ViaRisk no es solo un mapa; es un vistazo al futuro de la seguridad vial. El proyecto nació con el objetivo de transformar datos históricos de accidentes en herramientas preventivas mediante el uso de aprendizaje automático (machine learning). Utilizando un modelo de clasificación avanzado, ViaRisk analiza variables temporales, climáticas y geográficas para identificar patrones de riesgo. Es la unión entre la ciencia de datos y la seguridad pública, diseñada para ayudar a entender no solo dónde han ocurrido accidentes, sino bajo qué condiciones es más probable que ocurra una fatalidad.
El corazón de ViaRisk es un modelo de aprendizaje automático basado en XGBoost, entrenado con técnicas de balanceo SMOTE. El backend está construido con FastAPI y servido por Uvicorn dentro de un contenedor Docker, proporcionando una arquitectura ligera y extremadamente rápida para servir predicciones en cualquier entorno.
ViaRisk es un ecosistema inteligente que procesa grandes volúmenes de datos de accidentes de tráfico para proporcionar predicciones precisas y visualizaciones interactivas. A través de un pipeline de machine learning optimizado e infraestructura contenerizada, la plataforma permite la evaluación de riesgos en tiempo real basada en condiciones dinámicas.
El despliegue se realiza utilizando una infraestructura moderna que garantiza la escalabilidad. El modelo se sirve a través de una API REST que permite consultas rápidas, facilitando la integración con cuadros de mando interactivos y sistemas de alerta temprana.