Una iniciativa de la Universidad de Chile busca comprender mejor cómo se desplazan las personas en el Gran Santiago mediante el cruce de distintas fuentes de información y herramientas de aprendizaje automático. El proyecto Fondecyt Regular 2026 Loica (Learning Origin-destination Inference through Cross-source Analytics) pretende generar estimaciones más precisas sobre los patrones de movilidad y la demanda de transporte público en la capital chilena.
La investigación es liderada por Eduardo Graells-Garrido, académico del Departamento de Ciencias de la Computación de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de la Universidad de Chile, y cuenta con financiamiento de la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID). Su ejecución está prevista entre 2026 y 2030.
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La propuesta fue presentada el 25 de septiembre durante Urban Kombucha, encuentro que convocó a representantes del ámbito académico, público y privado para analizar el uso de datos frente a distintos desafíos urbanos.
Uno de los principales problemas que aborda Loica es la dificultad para determinar el destino final de los viajes realizados por las personas. Aunque sistemas como la tarjeta bip! permiten identificar puntos de inicio asociados al transporte público, esa información no siempre permite establecer dónde termina el desplazamiento.
Para superar esta limitación, el proyecto plantea combinar diversas fuentes de datos y aplicar modelos de aprendizaje automático. Entre ellas se encuentran las transacciones de la tarjeta bip!, las validaciones mediante código QR de Red Movilidad, registros anonimizados de telefonía móvil proporcionados por Entel, información de infraestructura urbana disponible en OpenStreetMap y datos del Censo 2024.
Una mirada integrada sobre la movilidad
El proyecto parte de la premisa de que ninguna fuente de información, por sí sola, permite representar completamente los desplazamientos de la población. Los registros del transporte público permiten conocer determinados viajes, mientras que los datos anonimizados de telefonía móvil entregan una perspectiva más amplia sobre los movimientos de la población, aunque sin identificar necesariamente el medio de transporte utilizado.
La combinación de estas fuentes podría ayudar a detectar patrones que permanecen ocultos cuando los datos se analizan de manera independiente. Entre ellos se encuentran diferencias en los desplazamientos según edad y género, además de viajes que no quedan reflejados en los sistemas tradicionales de transporte, como aquellos vinculados con la evasión del pago del pasaje.
Para Graells-Garrido, el desafío no consiste únicamente en desarrollar modelos capaces de realizar predicciones. La investigación también busca determinar qué implicancias tiene utilizar estas tecnologías y qué aspectos de la movilidad urbana podrían quedar fuera de los análisis.
En esa línea, Loica pretende desarrollar herramientas que puedan apoyar a las instituciones responsables de la planificación y operación del transporte, contribuyendo a la toma de decisiones y al diseño de políticas públicas.
Academia, Estado y empresas participan en el proyecto
La iniciativa reúne capacidades de distintos sectores. Además de la Universidad de Chile, participan investigadores de la Universidad Técnica Federico Santa María, el Directorio de Transporte Público Metropolitano (DTPM), el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia) y Entel, mediante sus áreas Entel Digital y la plataforma Crowds.
Esta colaboración busca combinar conocimientos, capacidades tecnológicas y fuentes de información para abordar desde distintas perspectivas los desafíos de movilidad del Gran Santiago.
De acuerdo con Graells-Garrido, uno de los objetivos de fondo es que el conocimiento generado permita avanzar hacia una planificación urbana orientada a mejorar la accesibilidad para las personas.
Urban Kombucha amplió el debate sobre datos y transporte
Durante el encuentro Urban Kombucha también fue presentado Colibrí, un proyecto relacionado con Loica y liderado igualmente por Eduardo Graells-Garrido, con la participación de los investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación Matías Toro y Sebastián Ferrada.
La jornada contó además con exposiciones sobre diferentes iniciativas relacionadas con datos, inteligencia artificial y movilidad urbana. Entre los participantes estuvieron Daniela Opitz, de la Universidad Técnica Federico Santa María y coinvestigadora de Loica; Julio Covarrubia, de Entel Digital; Carla Olivares, de Transapp; Francisca Gil, del Centro Nacional de Inteligencia Artificial, y Mónica Humeres, de la Facultad de Comunicación e Imagen de la Universidad de Chile.
El encuentro permitió poner en discusión el potencial de los datos y la inteligencia artificial para conocer con mayor precisión los patrones de movilidad y apoyar la planificación de ciudades que respondan a las necesidades de sus habitantes.
Nota Editorial: *Este contenido fue escrito con la asistencia de un editor de eltransporte.com, basado en información de conocimiento público divulgada a medios de comunicación.
Fuente: uchile.cl
