La tecnología de video de Milestone potencia IA de última generación para lograr ciudades inteligentes

Una plataforma abierta que permite acceder a datos de video confiables y a las mejores herramientas de análisis de video para lograr entornos urbanos más inteligentes y seguros

El futuro de la tecnología de las ciudades inteligentes no se está forjando en Silicon Valley, sino en centros urbanos como Dubuque (Iowa). Esta ciudad intermedia, con una población de aproximadamente 60.000 habitantes, se ha convertido en un laboratorio vivo de pruebas para la gestión vial con IA, gracias a una alianza público-privada única encabezada por Milestone Systems. Project Hafnia demuestra cómo, mediante tecnología responsable, las ciudades pueden transformar su movilidad y mejorar la seguridad pública, sin necesidad de emprender costosas reformas de infraestructura.

El desafío: IA avanzada con datos de baja calidad

A pesar de contar con un amplio despliegue de cámaras, las ciudades suelen tener dificultades para generar información útil en tiempo real a partir de datos de video. Los modelos de IA entrenados con datos sintéticos o genéricos usualmente tienen un rendimiento deficiente en entornos urbanos reales complejos. Las altas tasas de falsas alertas los hacen inviables para operaciones diarias —especialmente en situaciones como el control vial, donde cada segundo importa—, lo que impide a las entidades locales obtener la información útil en tiempo real que necesitan para optimizar la movilidad, reforzar la seguridad y agilizar la respuesta ante emergencias.

La solución: innovación público-privada en acción

Bajo el paraguas de Project Hafnia, liderado por Milestone Systems, se formó un equipo conjunto con el gobierno municipal de Dubuque y Vaidio (antes IronYun) para desarrollar un modelo de IA de alto desempeño, entrenado y validado con datos reales. Milestone lideró el proyecto durante 12 meses, desde la idea inicial hasta su implementación a gran escala, aportando inversión en entrenamiento de la IA en la nube y en anotación profesional de video. A diferencia del modelo convencional proveedor-cliente, esta colaboración se estructuró pensando en generar un beneficio mutuo: cada aliado aportó su experiencia, sus recursos y su infraestructura, todos alineados hacia un objetivo común.

En el corazón de este logro está la apuesta de Milestone por la creación de una biblioteca de datos segura, de alta calidad y alineada con la normatividad, que cumple con las exigencias de transparencia y trazabilidad de los datos impuestas por las regulaciones de IA, en constante evolución. Milestone transformó las grabaciones sin procesar del tráfico de la ciudad en un valioso material de entrenamiento para los modelos de IA. Esta apuesta rindió dividendos excepcionales: la precisión del modelo se disparó del 80 % a más del 95 %. Por debajo de ese umbral, las falsas alarmas son tan frecuentes que perjudican la credibilidad de la herramienta. Si superan ese umbral, las ciudades pueden alcanzar niveles superiores de precisión y obtener información más valiosa y detallada.

Resultados: escalables, replicables, confiables

Durante el piloto, que integró más de 100 cámaras de tráfico, Project Hafnia validó la eficacia de la IA en situaciones reales con distintas condiciones de luz, clima y tráfico. La plataforma resultante es escalable y replicable, lo que proporciona a otras ciudades un esquema probado de operaciones urbanas optimizadas con IA. Los modelos de IA desarrollados originalmente para monitorear el tráfico (clasificación de vehículos, seguimiento de peatones, detección de anomalías) pueden aplicarse también en áreas como la seguridad ciudadana, la respuesta a emergencias y la planificación de infraestructuras.

“Lo que hace único a este proyecto es nuestra estrategia de datos”, explicó Søren Raagard Jensen, gerente de Implementación de Producto de Milestone Systems. “El modelo de colaboración público-privada nos da acceso a situaciones auténticas, que resultan imposibles de replicar en un laboratorio. Hemos dedicado miles de horas a anotar manualmente las grabaciones de video, para que Vaidio pueda entrenar sus modelos con material exactamente igual al que encontrará en entornos reales de operación, una vez instalados”.

Un nuevo paradigma de alianza público-privada

Más allá de los logros técnicos, este proyecto definió un esquema innovador de trabajo conjunto entre gobiernos locales, proveedores de tecnología y desarrolladores de plataformas. En lugar de la clásica relación entre proveedor y cliente, aquí la colaboración se basó en principios de contribución equitativa para generar valor mutuo.

“No se trataba simplemente de vender un producto a la ciudad”, añadió Raagard Jensen. “Creamos un modelo colaborativo en el que todos los participantes —Dubuque, Vaidio, los expertos en movilidad y Milestone— aportaron su experiencia, recursos e infraestructura para asegurar el éxito del proyecto”.

Esta alianza reunió perspectivas diversas y creó una solución visionaria que fue evolucionando de forma orgánica. Primero como un concepto, luego, como un prototipo funcional y, finalmente, como una implementación a gran escala. En cada fase todos los participantes contribuyeron a dar forma al resultado final.

“Trabajar codo a codo con Milestone y la municipalidad de Dubuque nos permitió ajustar nuestros modelos de IA para afrontar los desafíos propios de la gestión vial urbana”, afirmó David Jenkins, vicepresidente de Arquitectura de Software de Vaidio. “Entrenar nuestros modelos usando datos de video reales en lugar de utilizar escenarios simulados fue lo que marcó la diferencia. Es por esto que nuestra solución funciona tan bien en entornos urbanos reales, donde la iluminación, el clima y los patrones de circulación vial cambian constantemente”.

Aprovechar el poder de los datos de alta calidad

Dave Ness, director de Ingeniería de Tránsito de Dubuque, ha supervisado la evolución de la red de cámaras de la ciudad, la cual pasó de ser un modesto sistema de detección vehicular a una avanzada infraestructura de video, lista para integrar inteligencia artificial.

“Hace un par de décadas, empezamos con solo 20 cámaras para la detección vehicular. Hoy tenemos más de 1.400 en toda la ciudad, y aún más si sumamos las de aliados como el condado y el distrito escolar”, relató Ness. “Tras validar el éxito de la primera implementación de IA, planeamos expandir esta tecnología a cientos de cámaras más en toda la ciudad en los próximos meses.

Este avance pone de relieve el firme compromiso de Dubuque con el despliegue de infraestructura inteligente y refleja la forma de trabajar de Milestone, desarrollando prestaciones de forma progresiva, sin reformas radicales y disruptivas, sino mediante innovaciones colaborativas y focalizadas.

Cumplimiento normativo y transparencia como ejes estratégicos

Frente a la evolución de marcos regulatorios, como la Ley de IA de la UE, resulta imprescindible garantizar la trazabilidad del origen y uso de los datos, así como el acatamiento de la normatividad. Milestone responde a estos desafíos creando una cadena de suministro de datos completamente documentada y transparente, que garantiza la adaptabilidad de las soluciones analíticas ante futuros cambios en los requerimientos regulatorios.

La biblioteca de datos creada por Milestone se destaca por ofrecer trazabilidad total. Cada segundo de video utilizado para entrenar los modelos de IA (que suman miles de horas de grabación) queda registrado con minuciosidad, con su origen, historial de procesamiento y permisos de uso. Esta forma de proceder también permite a los gobiernos locales estar mejor preparados para cumplir con futuras exigencias de transparencia, impuestas por legislaciones sobre IA, como la Ley de IA de la UE. Paralelamente, Milestone se adhiere a las normativas de protección de datos establecidas, como el RGDPD de la UE, que exige garantías estrictas en el procesamiento y la gestión de datos personales. Este riguroso proceso no solo asegura el cumplimiento normativo, sino que además sienta las bases para un desarrollo ético y responsable de la IA.

Thomas Jensen, director ejecutivo de Milestone Systems, enfatizó la visión más amplia de la compañía: “En Milestone, creemos que la innovación en IA comienza con datos confiables y una colaboración abierta. Project Hafnia demuestra que, con la plataforma adecuada, incluso ciudades intermedias como Dubuque pueden liderar una transformación responsable y fundamentada en datos. Se trata de un modelo replicable que muestra cómo las ciudades de todo el mundo pueden aprovechar la inteligencia artificial para mejorar la seguridad, movilidad y calidad de vida, sin renunciar al control de sus propios datos”.

El próximo paso: un modelo para ciudades de todo el mundo

Project Hafnia no solo validó el funcionamiento de la IA en entornos reales, sino que, además, demostró que puede ser escalado de forma ética y colaborativa.

“Este es solo el inicio”, señaló Ness. “Mientras seguimos perfeccionando y desarrollando nuevas funcionalidades de la mano de Milestone y Vaidio, vamos descubriendo posibilidades que ni siquiera habíamos contemplado. El potencial que tiene la IA para transformar la gestión urbana es extraordinario. Nos aporta información y prestaciones que habrían sido impensables con métodos tradicionales, a la vez que nos ayuda a lograr que nuestra ciudad sea más segura y eficiente para los residentes.

Project Hafnia es más que un caso de éxito en gestión vial. Es un prototipo operativo que ilustra cómo las ciudades de cualquier tamaño pueden aprovechar todo el potencial de la IA invirtiendo en datos de alta calidad, alianzas estratégicas y transparencia.