CENIA desarrollará IA para mejorar precisión en la fiscalización vial automatizada
El Centro Nacional de Inteligencia Artificial se adjudicó un fondo ANID para crear, en colaboración con la empresa Techvial, una plataforma que busca reducir errores en la lectura de patentes vehiculares y mejorar las capacidades de búsqueda, fortaleciendo la evidencia para el sistema CATI.
Actualización automatizada basada en fuente oficial
Qué pasó
El Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) se adjudicó un proyecto del concurso FONDEF IDeA I+D 2026 de la ANID para desarrollar una plataforma de inteligencia artificial que robustezca la fiscalización vial. La iniciativa será ejecutada por CENIA en colaboración con la empresa chilena Techvial Chile SpA y busca crear tecnologías con potencial de transferencia al sector productivo y público.
El proyecto responde a una necesidad técnica generada por la Ley N°21.549, que creó el Centro Automatizado de Tratamiento de Infracciones (CATI) para la gestión electrónica de multas. Este sistema requiere evidencia confiable y trazable, pero los actuales sistemas de reconocimiento automático de patentes vehiculares (ALPR) presentan errores en condiciones reales como noche, lluvia, reflejos o placas deterioradas, lo que debilita la validez probatoria. Otro problema es que las plataformas actuales solo permiten búsquedas por coincidencia exacta de patente, mientras que las autoridades a menudo trabajan con información parcial.
La solución propuesta es una capa de software de IA, agnóstica al hardware de las cámaras existentes, que se integrará en la plataforma de movilidad de Techvial. Según Francesca Lucchini, directora del proyecto, esta capa "verifica, corrige y aprende de sus propios errores en condiciones reales chilenas". El desarrollo contempla tres módulos: uno de verificación avanzada que combina varios algoritmos de reconocimiento de caracteres (OCR) y aprende de los casos difíciles; un segundo módulo que sugiere completaciones para patentes parciales usando atributos del vehículo; y un tercero de búsqueda avanzada en bases de video que permite consultas con información fragmentaria.
El proyecto, con una duración de 24 meses, parte de prototipos funcionales en laboratorio (TRL 4-5) y busca alcanzar un nivel de validación en entorno operacional real (TRL 7). El plan de trabajo incluye una fase de validación en laboratorio con datos nacionales, seguida por la integración y realización de pilotos en terreno con al menos siete cámaras certificadas. El desempeño se medirá con métricas como la tasa de error por carácter (CER) y se usará un pipeline de datos con anonimización, en línea con la normativa de privacidad vigente.
Por qué importa
Tecnología: El proyecto impulsa el desarrollo de IA aplicada en Chile, creando una capa de software que combina múltiples algoritmos de OCR, aprendizaje activo y búsqueda multimodal. La iniciativa busca llevar una tecnología desde un prototipo de laboratorio (TRL 4-5) a un sistema validado en un entorno operacional real (TRL 7), demostrando su viabilidad en condiciones locales.
Instituciones: La plataforma busca fortalecer la implementación del Centro Automatizado de Tratamiento de Infracciones (CATI). Al aumentar la precisión y confiabilidad de la lectura de patentes, se robustece la validez probatoria de las infracciones detectadas automáticamente, mejorando la capacidad del Estado para fiscalizar y gestionar multas de tránsito.
Producción: La iniciativa representa un caso de transferencia tecnológica desde un centro de investigación de excelencia (CENIA) hacia una empresa nacional (Techvial). Esto permite a Techvial, fundada en 2014, incorporar IA de frontera en su plataforma de gestión, mejorando su competitividad en el mercado de sistemas de seguridad vial.
Sociedad: Al mejorar la efectividad de la fiscalización de infracciones como el exceso de velocidad, que se asocia a cerca del 30% de las víctimas fatales en siniestros viales, la tecnología tiene el potencial de contribuir a la reducción de accidentes y mejorar la seguridad en las calles y carreteras del país.
Lo confirmado
- El CENIA se adjudicó un proyecto en el concurso FONDEF IDeA I+D 2026 de ANID.
- El proyecto se desarrollará en colaboración con la empresa Techvial Chile SpA.
- La iniciativa busca crear una plataforma de IA para mejorar la lectura y búsqueda de patentes vehiculares.
- El sistema funcionará como una capa de software sobre las cámaras ya instaladas, sin reemplazarlas.
- La solución tecnológica se compone de tres módulos: verificación avanzada, sugerencia para placas parciales y búsqueda avanzada en video.
- El plazo de ejecución del proyecto es de 24 meses.
- El objetivo es elevar el nivel de madurez de la tecnología de TRL 4-5 (prototipo de laboratorio) a TRL 7 (validado en entorno real).
- Se realizarán pilotos en terreno con un mínimo de siete cámaras certificadas para evaluar el desempeño en diversas condiciones.
- El proyecto contempla la formación de capital humano a través de tesis de estudiantes supervisadas por CENIA y Techvial.
- La plataforma de Techvial servirá como base para la integración y las pruebas del nuevo desarrollo.
Lo que falta saber
- ¿Cuál es el monto del financiamiento adjudicado a través del fondo de ANID?
- ¿En qué fecha específica comienza la ejecución del proyecto de 24 meses?
- ¿En qué comunas se llevarán a cabo los pilotos en terreno con las cámaras certificadas?
- ¿Qué modelos específicos de algoritmos OCR se combinarán en el módulo de verificación avanzada?
Qué observar ahora
- Inicio de la primera fase del proyecto, enfocada en la consolidación y validación de los prototipos en laboratorio con datasets chilenos.
- Despliegue de la segunda fase, que incluye la integración del software en la plataforma de Techvial y la ejecución de los pilotos en terreno.
- Publicación de los resultados de desempeño del sistema, medidos con métricas como la tasa de error por carácter (CER) y TopK, tras las pruebas en condiciones reales.
- Finalización del proyecto en un plazo de dos años, momento en el que se espera que la tecnología alcance un Nivel de Madurez Tecnológica (TRL) 7.
Fuentes
CENIA — Centro Nacional de Inteligencia Artificial ·