Tras un terremoto, el mapa vial cambia. Este modelo de IA fue diseñado para ello

Imagen: DALL-E

El 15 de octubre, millones de personas participarán en el Great California ShakeOut. Cyrus Shahabi, Helen N. and Emmett H. Jones Professor in Engineering y profesor en USC Viterbi y USC Stevens‘ Ming Hsieh Department of Electrical and Computer Engineering y Thomas Lord Department of Computer Science, estudia cómo los sistemas de tráfico basados en IA responden a las interrupciones en las redes de carreteras urbanas. Su investigación combina el aprendizaje profundo, la gestión de datos espaciales y el modelado de tráfico a gran escala para mejorar el conocimiento de la situación en tiempo real durante las emergencias en Los Angeles.

Cuando un gran terremoto sacude Los Angeles, la red de carreteras no solo se congestiona. Se convierte en una red de carreteras diferente. Ciertas carreteras se cerrarán por completo por razones de seguridad. Las calles de doble sentido pueden convertirse en corredores de evacuación de sentido único. El mapa sobre el que se construyeron los sistemas de tráfico —el que tiene sensores en intersecciones conocidas, bordes que conectan nodos conocidos— ya no es el mapa.

Ese cambio no es principalmente un problema de ingeniería civil. Es un problema de ciencias de la computación. Y es uno que nuestras herramientas de IA actuales no están equipadas para resolver.