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Sistema Predictivo de Accidentalidad Vial
Fecha de publicación: 23/09/2026

Plataforma web geoespacial construida sobre ArcGIS Experience Builder Developer Edition que integra dos funcionalidades principales sobre datos de siniestros viales de Bogotá:

 

  • Widget DBSCAN Clustering — Widget personalizado React/TypeScript que se conecta con un backend Node.js independiente para ejecutar clustering DBSCAN optimizado con R-tree (RBush) sobre capas de puntos, agrupándolos por densidad y visualizando los resultados coloreados directamente en el mapa.
  • Asistente IA (Instant App embebido) — Instant App de ArcGIS Online con un asistente conversacional de IA integrado dentro del Experience Builder. Lee los atributos del mapa en memoria (client-side) y permite al usuario consultar información del territorio en lenguaje natural, analizar el contexto de las capas activas y recibir respuestas inteligentes para la toma de decisiones.
Departamento
TOLIMA
Municipio
IBAGUÉ
Autor
Otro
Nombre del autor
Juan Manuel Suárez Rodríguez
Sector
Tipo de producto
Detalles Big Data
Describa el impacto que genera el producto y/o servicio asociado a este uso de datos.
Pilar 1 — Sostenibilidad Técnica
El primer pilar es la sostenibilidad técnica. Nuestra arquitectura es serverless y de bajo consumo de recursos: el backend de clustering es una API independiente que no exige duplicar y mantenimiento de bases de datos ni mantener infraestructura pesada. Esto significa que el costo de operar y mantener el sistema en el tiempo es mínimo.

Pilar 2 — Escalabilidad Nacional
El segundo pilar es la escalabilidad nacional, y aquí está la clave de todo el diseño: trabajamos con parametrización en coordenadas WGS84, el estándar geográfico universal. Eso quiere decir que hoy el sistema analiza Bogotá, pero mañana puede analizar Medellín, Cali o cualquier municipio de Colombia, o incluso todo Colombia, simplemente modificando un solo endpoint — no reescribiendo el sistema. No construimos una solución para Bogotá; construimos una solución para Colombia que hoy demostramos en Bogotá.

Pilar 3 — Acción Pública y Valor Institucional
No partimos de cero: Bogotá ya tiene información oficial de siniestralidad vial de sobra. Nuestro aporte fue decidir qué de esa información era realmente aprovechable, conectarla en tiempo real, y ponerla a trabajar dentro de un sistema de inteligencia artificial.
Seleccione las categorías de impacto asociadas a su producto y/o servicio
Sociales
Económicas
Ambientales
Descripción de las categorias seleccionadas
La plataforma no es solo una herramienta de visualización: es un instrumento de prevención y toma de decisiones basada en evidencia. Al identificar dónde se concentran realmente los siniestros y permitir consultarlo en lenguaje natural, genera beneficios que se refuerzan entre sí en tres dimensiones.

Beneficio económico. El clustering DBSCAN revela los puntos calientes de accidentalidad, lo que permite focalizar la inversión pública donde de verdad se necesita: instalar más semáforos, cámaras y señalización en los cruces críticos en lugar de distribuir el gasto de forma dispersa. Cada intervención bien ubicada previene siniestros, y cada accidente evitado ahorra costos directos e indirectos —atención hospitalaria, incapacidades, daños materiales, congestión y horas perdidas—. A esto se suma una operación de bajo costo: la solución reutiliza los datos abiertos existentes sin duplicarlos y corre sobre un backend liviano que procesa "al vuelo", evitando infraestructura pesada.

Beneficio social. El impacto central es la protección de la vida y la salud: menos muertes y lesiones en las vías de Bogotá. Además, el asistente de IA democratiza el análisis del territorio: funcionarios y tomadores de decisión sin formación técnica en SIG pueden preguntar en lenguaje natural (cuántos hospitales hay en Kennedy, qué accidentes ocurrieron en una localidad, qué puntos están a 200 m de un hospital) y obtener respuestas útiles al instante. Esto baja la barrera de entrada, mejora la transparencia sobre la seguridad vial y apoya la priorización de comunidades más expuestas al riesgo.

Beneficio ambiental. Primero, desmaterialización: al centralizar la información y las consultas de forma digital, se reduce el papel y la necesidad de que ciudadanos y entidades tramiten solicitudes físicas. Segundo, eficiencia computacional: el modelo de análisis se ejecuta bajo demanda con un índice espacial optimizado (R-tree), no en reentrenamientos constantes, por lo que consume menos cómputo; menos procesamiento significa menor consumo energético y de agua para refrigeración de servidores. La arquitectura, además, evita la duplicidad de datos estáticos, reduciendo almacenamiento innecesario. Indirectamente, menos accidentes también implica menos congestión y menos emisiones asociadas a bloqueos y desvíos.