{"id":30018,"date":"2025-09-22T02:00:52","date_gmt":"2025-09-22T02:00:52","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=30018"},"modified":"2025-09-22T02:00:52","modified_gmt":"2025-09-22T02:00:52","slug":"nueva-tecnologia-de-prediccion-de-multitudes-que-analiza-la-cantidad-y-flujo-de-personas-simultaneamente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=30018","title":{"rendered":"Nueva tecnolog\u00eda de predicci\u00f3n de multitudes que analiza la cantidad y flujo de personas simult\u00e1neamente"},"content":{"rendered":"
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Para detectar y evitar posibles aglomeraciones en los espacios donde se concentran mucho volumen de personas, los investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Corea (Kaist<\/a>) han desarrollado una nueva tecnolog\u00eda de predicci\u00f3n de la densidad de multitudes, que tiene en cuenta tanto la cantidad como el flujo de personas.<\/p>\n

\"Aglomeraci\u00f3n
La nueva tecnolog\u00eda combina datos de cantidad y movimiento de personas para anticipar aglomeraciones y riesgos en espacios concurridos, mejorando notablemente la precisi\u00f3n de las predicciones.<\/figcaption><\/figure>\n

Los patrones de aglomeraci\u00f3n no se explican simplemente por la cantidad de personas; incluso con el mismo n\u00famero de personas, el nivel de riesgo var\u00eda seg\u00fan el lugar de entrada y la direcci\u00f3n de salida. Los investigadores explicaron este movimiento mediante el concepto \u2018gr\u00e1fico variable en el tiempo\u2019. En otras palabras, las predicciones precisas solo son posibles analizando simult\u00e1neamente el n\u00famero de personas en un \u00e1rea espec\u00edfica y el flujo de poblaci\u00f3n entre \u00e1reas.<\/p>\n

En cambio, la mayor\u00eda de los estudios hasta la fecha solo han utilizado un dato, el n\u00famero de personas reunidas en el momento o la ruta que siguen. Aunque, el equipo de investigaci\u00f3n enfatiz\u00f3 que solo combinando ambos datos se pueden detectar verdaderas se\u00f1ales de peligro.<\/p>\n

Por ejemplo, es dif\u00edcil predecir un aumento repentino en la densidad de la zona A espec\u00edfico, bas\u00e1ndose \u00fanicamente en la afluencia actual de personas. Sin embargo, al observar simult\u00e1neamente el flujo continuo de personas desde la zona B cercana hacia A (informaci\u00f3n principal), se pueden detectar se\u00f1ales tempranas de que la zona A est\u00e1 a punto de volverse peligrosa.<\/p>\n

M\u00e9todo de aprendizaje bimodal<\/h2>\n

Para lograrlo, el equipo de investigaci\u00f3n desarroll\u00f3 un m\u00e9todo de aprendizaje bimodal. Esta tecnolog\u00eda considera simult\u00e1neamente el tama\u00f1o de la poblaci\u00f3n (informaci\u00f3n de v\u00e9rtices) y el flujo de la poblaci\u00f3n (informaci\u00f3n de bordes), a la vez que aprende las relaciones espaciales (qu\u00e9 regiones est\u00e1n conectadas) y los cambios temporales (cu\u00e1ndo y c\u00f3mo se produce el movimiento).<\/p>\n

En particular, el equipo de investigaci\u00f3n introdujo una t\u00e9cnica de aprendizaje contrastivo 3D. Esto implic\u00f3 aprender relaciones tridimensionales a\u00f1adiendo informaci\u00f3n temporal a informaci\u00f3n espacial (geogr\u00e1fica) bidimensional. Esto permiti\u00f3 a la inteligencia artificial (IA) discernir no solo si la poblaci\u00f3n actual es alta o baja, sino tambi\u00e9n qu\u00e9 patrones de crecimiento poblacional se est\u00e1n produciendo a lo largo del tiempo. Como resultado, puede predecir la ubicaci\u00f3n y el momento de la congesti\u00f3n con mucha mayor precisi\u00f3n que antes.<\/p>\n

El equipo de investigaci\u00f3n recopil\u00f3 y proces\u00f3 directamente datos del mundo real, incluidos datos del metro de Se\u00fal, Busan y Daegu, datos de tr\u00e1fico de Nueva York y el n\u00famero de casos confirmados de COVID-19 en Corea y Nueva York, y cre\u00f3 y public\u00f3 seis conjuntos de datos de investigaci\u00f3n.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda propuesta fue verificada y demostr\u00f3 un rendimiento de clase mundial, logrando una precisi\u00f3n de predicci\u00f3n hasta un 76,1% superior a la de los m\u00e9todos de \u00faltima generaci\u00f3n existentes.<\/p>\n

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Para detectar y evitar posibles aglomeraciones en los espacios donde se concentran mucho volumen de personas, los investigadores del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Corea (Kaist) han desarrollado una nueva tecnolog\u00eda de predicci\u00f3n de la densidad de multitudes, que tiene en cuenta tanto la cantidad como el flujo de personas. La nueva tecnolog\u00eda … Sigue leyendo Nueva tecnolog\u00eda de predicci\u00f3n de multitudes que analiza la cantidad y flujo de personas simult\u00e1neamente<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-30018","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-casadomo-com"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/30018","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=30018"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/30018\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=30018"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=30018"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/domosistemas.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=30018"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}