Estudiantes entrenan inteligencia artificial para detectar y clasificar irregularidades en la calzada

Geoviality busca integrarse a municipalidades para mejorar la calidad de vida de las personas, asegurando ciudades más seguras y transitables.

Encontrar calles en mal estado se ha vuelto cotidiano. Desde hace más de una década, diversos estudios han expuesto las condiciones de deterioro que experimentan diversas zonas del país. Fue así, como observando las noticias y sus propias calles, un grupo de estudiantes de Ingeniería Civil Informática de la Universidad Técnica Federico Santa María quisieron intervenir.

“Al analizar el panorama de soluciones tecnológicas, vimos que no existen sistemas accesibles y simples dedicados a la gestión de la “salud vial”. Además, el levantamiento de datos sobre las condiciones de las calles sigue siendo, en gran parte, un proceso manual. Creemos que el trabajo de levantar datos puede ser automatizado, lo que permitiría ahorrar recursos, reducir esfuerzos y, al mismo tiempo, generar un mayor valor a partir de esos datos”, cuenta Maximiliano Sepúlveda, Scrum Master y Mobile Developer de Geovality.

El sistema utiliza inteligencia artificial para automatizar el levantamiento de datos, utilizando solo un teléfono móvil, lo cual facilita el acceso y uso del sistema para cualquier usuario. De este modo, la tarea de recolectar e informar datos se vuelve sencilla y directa, donde su gran innovación es justamente su adaptación a cualquier entorno organizacional, empresarial o tecnológico, sin importar su naturaleza.

Nuestro producto se compone de muchos elementos que trabajan en conjunto: una aplicación móvil, un componente de inteligencia artificial y una aplicación web. Utilizamos un stack tecnológico robusto y completo que abarca tanto el frontend como el backend, APIs y modelos de IA. En el frontend, empleamos React para la aplicación web y React Native para la aplicación móvil. El backend está desarrollado con Python, FastAPI y MongoDB como base de datos. Para los modelos de inteligencia artificial, integramos YOLO y Roboflow, siendo estas herramientas claveS para el procesamiento de imágenes y la clasificación automática que el sistema realiza” detalla Maximiliano.

Geoviality busca integrarse a municipalidades de múltiples regiones para tener la vista amplia sobre el estado de las calles de la ciudad y acercar a las organizaciones la realidad que viven los ciudadanos para mejorar la calidad de vida de las personas de cada comuna, asegurando ciudades más seguras y transitables.

El equipo de desarrollo lo componen Maximiliano Sepúlveda, scrum master y mobile developer; Benjamín Zunino, product owner y AI designer; Francisco Muñoz, frontend y web developer; Felipe Mellado, backend developer; Diego Rivera, frontend developer y AI developer; y Cristopher Fuentes, marketing manager y full stack developer. Si te interesa conocer más de Geoviality te invitamos a participar de la XXXII Feria de Software USM de Campus San Joaquín de la Universidad Técnica Federico Santa María a realizarse el 15 de noviembre entre 11:00 y 17:00 horas.

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