Inteligencia artificial a favor de problemáticas sociales

Adrián Landaverde, estudiante de Ingeniería en Ciencias de Datos y Matemáticas en el Tecnológico de Monterrey Campus Estado de México, fue ganador junto a su equipo, en la competencia organizada por el gobierno de Toronto Canadá “Safe Roads 2022”.

Para el equipo estudiantil son los inicios de practicas para en el futuro poder desarrollar interesantes propuestas para el uso de la comunidad, con resultados por el momento predecibles y lógicos, es un inicio sólido para en un futuro utilizar la tecnología con resultados que representen un beneficio para la población.

Vialidades

En el primer caso de los estudiantes, a través de inteligencia artificial debían determinar los puntos de la ciudad donde hay mayor probabilidad de que ocurra algún accidente vial, con base a variables como el clima, tránsito, días de la semana, entre otras.

Realizamos análisis utilizando datos con base en condiciones permanentes, es decir, las calles y sus características, las vueltas equivocadas o la luz y en el segundo el algoritmo tomamos en cuenta aspectos como el clima, la hora y los días de la semana con el fin de determinar cuáles eran los lugares más propensos a tener accidentes en todo Toronto»

Salud

En el segundo caso se trabajo en un proyecto en el concurso 10k challenge en la categoría de avanzados, organizada por el Data Science Hub del Tecnológico de Monterrey.

En esta ocasión hicieron uso del machine learning para abordar el tema de la cobertura de salud en el Estado de México y predecir el nivel de acceso con base en la información de la población, clínicas, hospitales, número de camas etc.

“Detectamos que en las zonas urbanas hay muchos hospitales y más personas; mientras que en las zonas rurales, la población es menor pero también lo es la cantidad de hospitales, por lo que la cobertura de salud aún no es la óptima”

Aunque el resultado es lógico y quizás no se necesitaría tecnología para obtener este resultado, se sientan las primeras beses para desarrollar un trabajo más elaborado en el futuro.

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