jueves 10 marzo 2022 – Paula Iglesias – Egresada DITL

En las últimas décadas el uso del automóvil particular, y la motocicleta, han aumentado significativamente en muchas ciudades de América Latina y el Caribe (ALC). Con una tasa de motorización que se espera siga en aumento, una rápida urbanización y el descenso en el uso del transporte público, el severo impacto en los niveles de congestión, contaminación y otras externalidades (accidentes, ruido) no se detiene, y la región cuenta ya con cuatro de las diez ciudades más congestionadas del mundo. Particularmente preocupante resulta el uso del automóvil particular para los viajes regulares, en que otros modos de transporte deberían resultar atractivos.

Durante 2020 el Banco Interamericano de Desarrollo nos encomendó un estudio para entender el fenómeno del uso del automóvil en las grandes ciudades de ALC desde los propios usuarios. El estudio buscó generar evidencia para entender no sólo los factores objetivos que explican el fenómeno, sino también factores actitudinales y personales que lo complejizan, a fin de orientar el diseño de políticas públicas para gestionar más efectivamente la congestión. Se decidió investigar dos ciudades latinoamericanas que presentaban realidades distintas: la conurbación de Bogotá, ciudad capital de Colombia, y la de Santiago, capital de Chile, utilizándose las últimas encuestas masivas de movilidad en conjunto con un instrumento de Preferencias Reveladas diseñado para el caso y aplicado a habitantes de ambas ciudades. Se calibraron modelos de tenencia y uso de tipo Logit Multinomial o Jerárquico de carácter híbrido, en que mediante variables latentes se incorporaron factores funcionales, emocionales, normativos y de hábito de los usuarios. Los resultados muestran una realidad muy distinta en ambas ciudades y una fuerte persistencia en el uso, aunque también dan luces de ciertas oportunidades en segmentos específicos de la población.

jueves 17 marzo 2022 – Nicolás Cabello – Estudiante de Magíster DITL

En los últimos años ha existido un aumento sostenido en la accesibilidad universal del transporte público de Santiago, viéndose materializado en distintos planes y proyecto públicos, siendo muchas veces enfocados en personas usuarias de silla de ruedas, quienes tienen necesidades y barreras muy distintas a personas con discapacidad visual.

Esta investigación, buscó valorizar elementos propios de un diseño universal que pudiesen mejorar la accesibilidad de personas con discapacidad visual en los buses, y así aportar en futuras políticas públicas y evaluaciones sociales de proyectos en pos de este segmento de la población. Con los datos, que fueron obtenidos a través de una encuesta PD, se estimaron distintos modelos de elección discreta, adicionando variables latentes que representaban la independencia tecnológica y de movilidad de las personas.

Los resultados indican diferencias en la valorización entre personas con y sin discapacidad visual, además de otras características propias de cada individuo como el género, discapacidad física, su ocupación y la presencia de vehículo en el hogar.

jueves 7 de abril 2022 – Camila Balbontín – Profesora Asistente Facultad Ingeniería y Ciencias, Universidad Adolfo Ibáñez.

Los estudios tradicionales de elección discreta consideran que, al tomar una decisión, las personas toman en consideración todas las alternativas y todos los atributos que las describen. En los últimos años, han surgido varios estudios que desafían estos supuestos, proponiendo heurísticas o estrategias de procesamiento alternativas que permiten entender con más detalle la manera en que las personas toman una decisión. En esta presentación voy a mostrarles algunas de las heurísticas alternativas más utilizadas en estudios de elección discreta y cómo pueden ser incorporados en modelos de demanda en transporte. Además, presentaré algunos resultados obtenidos al incluir estas heurísticas alternativas en estudios de transporte.

jueves 21 de abril 2022 – Diego Guamán – Estudiante de Magíster DITL

El diagrama fundamental macroscópico (MFD) es una relación funcional simple entre la tasa a la que terminan los viajes al interior de una zona y la cantidad de autos en la misma. El MFD requiere para su construcción datos del flujo y la densidad de todos los arcos (vías) de la red. La recolección de los datos no representa mayor esfuerzo, sin embargo, su costo es alto. La metodología propuesta emplea el algoritmo de Kmeans y una heurística de selección para agrupar arcos y seleccionar los más representativos de la red. El agrupamiento se realiza utilizando variables de la distribución de la velocidad media de cada arco. La metodología fue validada mediante la comparación del MFD real de una red simulada en el software Aimsun y el MFD estimado utilizando la metodología propuesta. La diferencia entre el MFD real y el MFD estimado es mayor a la obtenida con otras metodologías que tienen el mismo objetivo, sin embargo, la diferencia adicional se justifica dado que la metodología propuesta requiere datos que pueden obtenerse a un costo menor. Por último, se ejemplificó de forma parcial la metodología en un área de Santiago utilizando datos de velocidad de Google Directions API.

jueves 28 de abril 2022 – Romina Orellana – Estudiante de Magíster DITL

Las personas con movilidad reducida enfrentan diversas barreras al viajar, ya sean de planificación, infraestructura o institucionales. Esto les ha llevado a desarrollar ciertos comportamientos que difieren de una persona sin movilidad reducida. Por ello, este trabajo propone modelar la accesibilidad para viajes de trabajo en transporte público para personas con movilidad reducida en la ciudad de Santiago de Chile y compararla con la accesibilidad de personas sin movilidad reducida. Para esto se utilizó el programa ESTRAUS, que es un modelo de equilibrio de oferta y demanda de cuatro etapas para múltiples clases de usuarios y varios modos de transporte. Con la base del 2012, se evaluó solo la etapa de asignación, considerando las etapas anteriores como datos exógenos. Los resultados mostraron que hay diferencias no solo en la accesibilidad y tiempos de viaje entre los usuarios, sino también en sus elecciones de ruta. Esto ilustra la posibilidad de adaptar los modelos actuales para incluir a las personas con movilidad reducida a la hora de evaluar los proyectos y apuntar a un transporte más inclusivo.

jueves 19 de abril 2022 – José Agustín Vallejo PhD – Profesor Auxiliar de la Universidad de Cartagena.

A través de la historia se han utilizado diferentes indicadores para evaluar el desempeño de la infraestructura peatonal como el nivel de servicio peatonal o la caminabilidad. En el caso de otros modos activos, como la bicicleta, se ha vuelto popular realizar la evaluación de su infraestructura a través del estrés (level of traffic stress). Por esta razón, en esta investigación se abordó el estrés percibido por los peatones para utilizarlo como indicador que permitiera evaluar la infraestructura por la que caminan. Esta investigación utilizó encuestas de más de 1000 peatones recolectadas en 30 diferentes lugares de la ciudad de Bogotá, Colombia al igual que las características de la infraestructura (e.g., ancho de separación entre peatones y vehículos) y de operación (e.g., densidad peatonal) de estos lugares. Por medio de esta investigación se encontró que tanto los atributos físicos de la infraestructura como las condiciones de operación influencian el nivel de estrés percibido por los peatones. Adicionalmente, se propone como parte de esta investigación una clasificación de la infraestructura peatonal basada en cuatro niveles de estrés percibido que puede ser utilizada para diagnosticar de forma global el desempeño de la infraestructura peatonal en entornos urbanos.

jueves 26 de mayo 2022 – Stephanie Fernández Estudiante de PhD en Ingeniería civil – Universidad del Norte. Barranquilla, Colombia

Esta investigación busca evaluar la estabilidad de los modelos que asumen que todos los individuos usan la misma regla de decisión y cumplen los supuestos de comportamiento de la teoría de utilidad aleatoria. Para este fin, 4 tipos de experimentos de preferencia declarada en un contexto de compra de teléfono móvil, con variaciones en la cantidad de alternativas y atributos en cada experimento, fueron presentados aleatoriamente a 102 encuestados. Cada individuo respondió 8 situaciones de elección en cada experimento, para un total de 32 escenarios de elección respondidos en dos días diferentes. Simultáneamente, en adición a la información de preferencias declaradas, se recolectaron datos acerca del proceso de decisión a través de tecnologías de seguimiento ocular, cuestionarios de auto reporte y variables latentes.

Los resultados sugieren que, aunque los resultados de estimación del modelo que asume que todos los individuos se comportan de acuerdo a la teoría de la utilidad aleatoria parezcan confiables, estos podrían estar sesgados al no considerar la heterogeneidad de los comportamientos de elección. Las tecnologías de seguimiento ocular y el auto reporte revelan que los individuos utilizan estrategias de simplificación en la mayoría de los escenarios presentados, empleando heurísticas diferentes a la maximización de la utilidad. Se observó que los encuestados mezclan estrategias de decisión al variar los experimentos y entre situaciones de elección. Además, se encontró que existe una pérdida de estabilidad en las estimaciones de los modelos de utilidad aleatoria a medida que se presenta más información al tomador de decisión, dado que el individuo no procesa todos los atributos y alternativas de forma exhaustiva. Por último, la inclusión de algunos indicadores perceptuales puede ayudar a identificar individuos que usan diferentes reglas de decisión.

jueves 16 de junio 2022 – Felipe Gutiérrez – Estudiante de Doctorado DITL

El aprendizaje profundo se refiere a los métodos de aprendizaje de máquina basados en redes neuronales, las cuales son un método de estimación de funciones que generalmente se representan como conjunto de “capas” conectadas, cada capa a su vez está compuesta por “nodos” o neuronas. Debido a su estructura jerárquica, los modelos de redes neuronales profundas pueden utilizar miles de millones de parámetros para realizar la estimación, lo que a pesar de la evidente sobreparametrización que esto significa, ha mostrado buenos resultados predictivos y de generalización. 

En base al excelente rendimiento presentado, el aprendizaje profundo ha tenido un avance significativo en múltiples dominios prácticos. Sin embargo, la comprensión teórica de las redes neuronales profundas es escasa. En este trabajo se propone avanzar en la comprensión teórica de las redes neuronales profundas focalizándose en el estudio de la hipótesis del boleto de lotería, la cual está directamente relacionada con la sobreparametrización de las redes. Esta hipótesis sugiere que una versión reducida de una red neuronal (llamada el boleto ganador) tiene igual o mejor capacidad predictiva (rendimiento) que la red original (no reducida), proporcionando una cota superior para la cantidad mínima de parámetros requeridos para realizar una tarea. 

Este trabajo plantea caracterizar la capacidad de expresión y de aprendizaje de los boletos ganadores y sus contrapartes no reducidas utilizando herramientas de análisis topológico de datos, las cuales permiten estudiar propiedades tanto de la superficie del espacio de parámetros como la superficie del espacio de los datos tras la acción de una red neuronal. Además del aporte teórico, se espera que los resultados de esta investigación contribuyan a la generación de nuevas arquitecturas de redes y esquemas de entrenamiento, más eficientes que los actuales en cuanto a uso de datos y recursos computacionales.

jueves 23 de junio 2022 – José Niño – Estudiante de Doctorado DITL

En sistemas de transporte público de alta frecuencia, es usual que varias líneas de buses inicien y finalicen sus recorridos en un terminal común. Los buses deben ser despachados con regularidad desde el terminal, de lo contrario, tenderán a tener intervalos aún más variables entre ellos durante el recorrido, aumentando los tiempos de espera de todos los usuarios del sistema. Cada línea tiene un plan operacional, determinado por la frecuencia a ofrecer, y opera con buses de diferentes tecnologías y capacidades. Debido a los diferentes tiempos de carga de energía o de combustible de cada tipo de bus, se debe tomar la decisión de cuánto tiempo cargar un bus y en qué momento despacharlo. Los buses eléctricos tienen un tiempo de carga muy superior a los buses a hidrógeno y a los buses a diésel, los buses a hidrógeno tienen un tiempo de carga menor que los buses eléctricos pero un poco superior al tiempo de carga de los buses diésel. Si no se coordina correctamente el momento y tiempo de carga, se ocasionará irregularidad en el despacho entre buses. La autonomía y capacidad de potencia de cada tecnología de bus es diferente, por lo cual, se debe decidir a qué línea enviar un bus cuando llega al terminal, para que cumpla con todas las exigencias de potencia de la misma. Este trabajo está enfocado en solucionar este problema, asignando los buses de una flota mixta heterogénea en un terminal en forma adecuada, cuando finalizan su recorrido, a una línea o a proceso de carga, indicando: momento de despacho, momento de inicio de carga y tiempo de carga. Lo anterior, tomando en cuenta las restricciones del proceso de carga de baterías y dinámica del sistema.