Salvar millones de vida con IA: Predicción de accidentes en construcciones

Durante la historia los accidentes en las construcciones han sido un fenómeno que no se han podido eliminar, desde las construcciones de las pirámides hasta la actualidad.

Sin embargo, han aplicado diversas tecnologías y metodologías para reducir su magnitud, funcionando hasta la actualidad. Lamentablemente siguen ocurriendo accidentes fatales, aunque la noticia de hoy busca atacar estos casos, utilizando como herramienta la Inteligencia Artificial.

Suffolk, un gigante de la construcción con sede en Boston, ha estado desarrollando el sistema durante más de un año en colaboración con SmartVid, una empresa de visión artificial en la misma ciudad. A principios de este año, la compañía persuadió a varios de sus competidores a unirse a un consorcio que compartiría datos para mejorar la tecnología.

Jit Kee Chin, director de datos y vicepresidente ejecutivo de Suffolk, habló sobre el proyecto y la colaboración en EmTech Next, una conferencia organizada por MIT Technology Review esta semana.

El sistema hace uso de un algoritmo de aprendizaje profundo entrenado en imágenes de sitios de construcción y registros de accidentes. Luego se puede poner en funcionamiento monitoreando un nuevo sitio de construcción y marcando situaciones que puedan conducir a un accidente, como que un trabajador no use guantes o trabaje demasiado cerca de una maquinaria peligrosa.

«La seguridad es un gran problema para la construcción», dijo Chin en el escenario de EmTech. «La forma estándar en que se maneja la seguridad hoy es tratar de cambiar el comportamiento».

El proyecto demuestra el potencial de la visión por computadora habilitada para la IA para rastrear y predecir la actividad en el lugar de trabajo. Esto es especialmente importante para la industria de la construcción, que también sufre de una baja productividad y un exceso de costos. De hecho, el mundo de la construcción ha adoptado la visión informática, el aprendizaje automático y otras tecnologías avanzadas con relativa rapidez.

Suffolk y SmartVid crearon el Consejo Estratégico de Análisis Predictivo en marzo como una manera para que las compañías contribuyan con datos que podrían mejorar el rendimiento del sistema.

Chin dice que tiene sentido que los competidores entreguen su información, ya que muchas compañías no tendrían suficiente información por su cuenta. Los algoritmos de aprendizaje profundo normalmente necesitan enormes cantidades de datos para mejorar sus modelos.

Mejorar la seguridad también es un incentivo. «La seguridad era un buen lugar para comenzar», dijo. «La mayoría de las empresas no tienen esto internamente».

Pero si bien el proyecto está diseñado principalmente para mejorar la seguridad de los trabajadores, también es otro ejemplo de una tendencia mucho más amplia: el uso de IA para monitorear, cuantificar y optimizar la vida laboral. Cada vez más, las empresas están encontrando formas de rastrear el trabajo que hacen las personas y están utilizando algoritmos para optimizar su rendimiento.