El cofundador de Easemytrip, Prashant Pitti, recientemente soportó un atasco de dos horas mientras cubría solo 11 kilómetros un sábado por la noche.
El notorio tráfico de Bangalore ha sido durante mucho tiempo una preocupación creciente en la capital tecnológica de la India. Después de experimentarlo de primera mano, Pitti ha prometido ₹1 crore para identificar puntos de estrangulamiento y ayudar a abordar el problema.
La visión del fundador
Pitti anunció en X (anteriormente Twitter) que tiene una propuesta para encontrar puntos de estrangulamiento de Bangalore utilizando Google Maps, inteligencia artificial y aprendizaje automático.
“Estaba atrapado en un punto de estrangulamiento en Orr, donde pasé 100 minutos luchando por entender por qué no hay luz de tráfico ni policía aquí”, dijo Pitti en su publicación.
La iniciativa de Pitti tiene como objetivo ir más allá de las meras quejas y hacia las soluciones tangibles, como él declaró firmemente: “No quiero que uno sea más memes de tráfico de Bengaluru. Quiero arreglarlo”.
¿Cuál es la propuesta del fundador?
Pitti ha presentado una propuesta sobre X, que habla sobre posibles soluciones para identificar y arreglar los cuellos de botella de tráfico en la ciudad.
- Google Maps Data and AI: utilizando la “Insight de gestión de carreteras” de Google Maps, datos a nivel de la ciudad en formato de consulta grande, junto con imágenes satelitales.
- Identificación de punto de estrangulamiento: el objetivo es enumerar todos los puntos de estrangulamiento y sus tiempos exactos en un mes.
Estos datos recuperados se compartirán con el departamento de tráfico, quien a su vez enfocará sus esfuerzos en esas áreas específicamente.
La propuesta de inversión
Para dar vida a la visión, Pitti se está comprometiendo ₹1 crore, que financiará lo siguiente:
- Ingenieros de ML/IA senior: contratación de 1-2 profesionales experimentados de aprendizaje automático e inteligencia artificial para unirse a la causa.
- Infraestructura tecnológica: cubrir el presupuesto para usar las llamadas de la API de Google Maps, el acceso a las imágenes satelitales e infraestructura de GPU potente requerida para el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos.
¿Cómo pueden otros ayudar en el proceso?
Pitti enfatiza que el éxito de este proyecto depende de la colaboración de las autoridades locales. También está buscando el apoyo activamente de otros en X.
