Ciencia y Tecnología
“El sistema también utiliza el chain ordering, que permite asignar el siguiente viaje a un conductor antes de que finalice el actual, reduciendo así el tiempo de inactividad entre trayectos”, dijo a El Peruano. Para los pasajeros, esto significa menos tiempo de espera; para los conductores, menos kilómetros vacíos y mejor eficiencia de combustible.
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La IA impulsa la optimización de rutas. Además, YangoAI, un conjunto de funciones y tecnologías de IA que respaldan el servicio, ha sido lanzado recientemente. “En transporte, la IA nos ayuda a monitorear el comportamiento de conducción, la velocidad y las desviaciones de ruta para mejorar la seguridad y la fiabilidad. También nos asiste en la predicción de patrones de demanda, lo que nos permite equilibrar la oferta en toda la ciudad”, sostuvo.
La aplicación fue actualizada recientemente y emplea IA para optimizar y agilizar el proceso de verificación de socios conductores, mediante los protocolos de fotos de los vehículos y los selfie, con el fin de prevenir posibles fraudes y garantizar la seguridad.
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En su opinión, la IA hará que el transporte urbano sea cada vez más fluido y predictivo. “Vemos un gran potencial en mejorar la predicción de la demanda”, dijo.
Los modelos se entrenan con datos y patrones de cada ciudad para reflejar el comportamiento real de los usuarios y las condiciones del tráfico. Las apps de movilidad como Yango aplican este enfoque para adaptar sus servicios a las particularidades del tráfico limeño, ofreciendo una experiencia más fluida y relevante tanto para personas como para empresas.
La inteligencia artificial también fortalece la seguridad en plataformas de movilidad y transporte urbano ya que permite monitorear en tiempo real desvíos de ruta, detectar excesos de velocidad y analizar el comportamiento de conducción, además de verificar automáticamente identidades y documentos para prevenir fraudes.
En el Perú, aproximadamente 1 de cada 4 solicitudes de nuevos conductores de socios de Yango es rechazada durante la fase de verificación de licencia, lo que evidencia un enfoque estricto y proactivo para prevenir viajes riesgosos antes de que comiencen.
Por otro lado, en lugar de esperar a que los usuarios presionen “Pedir”, la IA predice dónde se necesitarán viajes, analizando patrones históricos y datos en tiempo real. Luego resalta estas zonas de alta demanda en el mapa para que los conductores puedan acercarse incluso antes de que aparezcan las solicitudes.
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— Diario El Peruano (@DiarioElPeruano) May 15, 2024
Por: ?Sofía Pichihua @zophiap pic.twitter.com/81YeEtT12x