Egresada de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM) del Instituto Politécnico Nacional (IPN), la ingeniera Laura Alma Díaz Torres desarrolló para Grupo CISA Corredor Insurgentes, S.A. de C.V. una metodología que -con Inteligencia Artificial (IA), algoritmos matemáticos y modelos probabilísticos-, predice y calcula la tasa de fallas de las unidades del Metrobús de la Ciudad de México, con el objetivo de mejorar el servicio y evitar retrasos en este transporte público.
Con el apoyo de especialistas del Grupo CISA, Díaz Torres desarrolló el proyecto denominado: “Metodología de Estimación de Flota de Reserva con Máquinas de Markov”, la cual recibió comentarios positivos por parte de académicos de universidades y especialistas que participaron en el Congreso World 4 S (World Conference on Smart Trends in Systems, Security & Sustainability), que se llevó a cabo en el Reino Unido.
La alumna politécnica -quien actualmente estudia la Maestría en Bioética en la Escuela Superior de Medicina (ESM) y es becaria de la Fundación Politécnico en el Grupo CISA-, explicó que el proyecto inició en febrero de este año; la metodología incorpora datos sobre mantenimientos preventivos y correctivos que exigen las entidades reguladoras del transporte, además de información de las unidades que registran fallas recurrentes.
Detalló que la base datos del Metrobús registra cuando una falla generó una desincorporación que significa una pausa en el sistema. “Con estos datos y la máquina de Markov -que es un modelo matemático-probabilístico, que registra una serie de eventos y la probabilidad de que ocurra un nuevo evento depende del evento inmediato anterior y cuyo nombre obedece al matemático ruso reconocido por sus trabajos en la teoría de los números-, fue posible concretar la metodología, la cual es similar a la que se emplea en sistemas de transporte aéreo” acentuó.
Gracias al apoyo y a la apertura de Grupo CISA se logró conjugar esta colaboración con el fin de mejorar los tiempos en ese transporte público de la Ciudad de México.
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