Crean sistema de inteligencia artificial para detectar la afluencia en el metro de la CDMX

Alumnos del Politécnico crearon un sistema que utiliza la inteligencia artificial que busca optimizar los traslados en el metro.
(Cuartoscuro)

Nada más horroroso en el mundo que subirse al metro en hora pico, cuando está lloviendo, todos olemos a pescado rancio y los vagones avanzan más lento que el Lento Rodríguez (primo de Speedy González). Pues bien eso podría estar a punto de terminarse.

Alumnos del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un sistema informático que proporciona información en tiempo real sobre la afluencia de pasajeros del STC( Sistema de Transporte Colectivo) Metro de la Ciudad de México.

Felipe Alberto Ángeles Lomelí, Admin Jacob Montoya Rodríguez, Iván Quintero Maldonado y Robin Miguel Santiago Apreza –estudiantes de la Carrera de Técnico en Programación del Centro de Estudios Científicos y Tecnológicos (CECyT) No. 9 “Juan de Dios Bátiz”–, fueron las mentes creativas detrás de Movilzier, el sistema que busca optimizar el traslado de lasa personas que utilizan el metro todos los días.

El sistema analiza fotografías de los andenes con ayuda de la inteligencia artificial para calcular el porcentaje de usuarios que se encuentran en las 12 líneas del Metro para ofrecer un informe de las zonas con mayor afluencia. El único inconveniente es que, de momento, Movilzier sólo existe en una versión de escritorio. Sin embargo, este proyecto valió a los estudiantes del CECyT 9 el primer lugar en el concurso HackMX organizado por el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey y esperan conseguir patrocinadores para transformar esta herramienta en una app que sea realmente útil para los usuarios del metro.