Ingeniera del IPN desarrollo un algoritmo para evitar fallas en el metrobús

Una joven ingeniera egresada del Instituto Politécnico Nacional desarrolló un algoritmo que con Inteligencia Artificial (IA), algoritmos matemáticos y modelos probabilísticos, predice y calcula la tasa de fallas de las unidades del Metrobús de la Ciudad de México, con el objetivo de mejorar el servicio y evitar retrasos en este transporte público.

Díaz Torres es egresada de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM) del Instituto Politécnico Nacional (IPN), quien desarrolló para Grupo CISA Corredor Insurgentes una metodología que -con Inteligencia Artificial (IA), algoritmos matemáticos y modelos probabilísticos-, predice y calcula la tasa de fallas de las unidades del Metrobús de la Ciudad de México, con el objetivo de mejorar el servicio y evitar retrasos en este transporte público.

Díaz Torres aparecerá en la revista Springer Nature en 2025, en donde publicará la metodología que utiliza para mejorar los trayectos del Metrobús de la Ciudad de México. El proyecto se llama “Metodología de Estimación de Flota de Reserva con Máquinas de Markov”, la cual recibió comentarios positivos por parte de académicos de universidades y especialistas que participaron en el Congreso World 4 S (World Conference on Smart Trends in Systems, Security & Sustainability), que se llevó a cabo en el Reino Unido.