Se eleva este llamado a desarrollar una memoria de Ingeniería Civil en Computación
participando en el proyecto "Desafío de Innovación 2022 Subsecretaría de Transporte -
Gestión de Tránsito basada en datos digitales", iniciado por la UOCT, Unidad Operativa de
Control de Tránsito. El concurso consiste en el desarrollo de una plataforma que provea
indicadores de movilidad monitoreados de forma permanente, mediante el uso de datos
masivos anonimizados provenientes de distintos dispositivos tecnológicos que registran
huellas digitales de movilidad. El profesor Cristián Cortés, del Departamento de Ingeniería
Civil, y jefe de la división Transporte, además de investigador del ISCI-Instituto de Sistemas
Complejos de Ingeniería, ha liderado este proyecto ganando las etapas anteriores y
llegando a la etapa 3 de implementación.
En particular para esta memoria se propone participar en el equipo que utiliza las cámaras
de monitoreo de tránsito como fuente de datos. Se ha logrado entrenar una CNN que
detecta 12 tipos de vehículos en contexto del tránsito de Santiago. En esta etapa 3 se
trabaja en llevar a producción está CNN y los indicadores construidos a partir de ella. El
estudiante desarrollará la memoria trabajando en conjunto con un ingeniero de IA del ISCI.
La memoria consiste en:

(a) Dimensionar el requerimiento de procesamiento computacional para ejecutar inferencia
con una CNN (2.6 M de parámetros), sobre un volumen grande de stream de video (300
cámaras). Diseñar una novedosa y robusta arquitectura de hardware de cluster de GPU's,
identificando economías de escala. Identificar y caracterizar las necesidades de hardware
de recepción de datos de 300 streams de video continuo 24/7 transmitido por protocolo
RTSP. La UOCT aloja físicamente sus servidores receptores de flujo de video en su LAN.
(b) Implementar y validar funcionamiento de uno de los nodos de cómputo. Acompañando al
ingeniero de IA y ejecutando las conexiones en terreno en el datacenter de la UOCT.
(c) Identificar e implementar economías de escala en la ejecución del software, ¿con cuáles
técnicas de ingeniería de software podemos procesar más cámaras con el mismo
hardware?
(d) Implementar un ciclo de MLOps lanzando a producción un nuevo modelo con mejores
capacidades entrenado por otro ingeniero de IA del equipo.
Este trabajo de memoria requiere conocimientos de arquitectura de hardware e inteligencia
artificial. Esta memoria tiene una carga académica equivalente a un trabajo de jornada
completa. Esta memoria cuenta con financiamiento proveniente del proyecto Fondecyt
1241888, estandarizado por ANID para estudiantes de pre y postgrado.

Referencia contexto proyecto, en ejecución de etapa 3:
https://desafiospublicos.cl/desafios/desafio-de-innovacion-2022-subsecretaria-de-transporte