TLDR: Construí una simulación urbana de tráfico que ingiere datos de sensores simulados, predice congestiones y utiliza un modelo de lenguaje para generar informes de incidentes en lenguaje natural que sean fáciles de leer por equipos de operación.
Problema: Los equipos de operaciones municipales necesitan resúmenes rápidos de puntos críticos de tráfico a partir de flujos de sensores ruidosos. Los números en bruto son difíciles de escanear bajo presión, así que diseñé un sistema que detecta problemas de tráfico y genera automáticamente reportes en lenguaje claro para facilitar la toma de decisiones.
Arquitectura: Ingestión de datos con sensores de tráfico simulados y un almacén de series temporales; servicio de predicción en Python con regresión simple y reglas heurísticas; capa LLM que resume las predicciones en informes legibles; interfaz en React para dashboards y visor de reportes; todo dockerizado y desplegado mediante CI CD.
Implementación clave: el flujo mantiene la predicción determinista como fuente de verdad y deja al modelo de lenguaje la tarea de convertir resúmenes numéricos en texto accionable. Esto evita que el LLM invente cifras y permite aplicar guardrails. La integración se realizó con una API REST que recibe resúmenes de congestión y devuelve un informe breve con acciones sugeridas.
Qué aprendí: los modelos de lenguaje son excelentes transformando sumarios numéricos en prosa útil, pero requieren prompts claros y controles. Mantener la etapa de LLM después de una predicción determinista mejora la fiabilidad y la trazabilidad del sistema.
Resultados: informes concisos que un operador no técnico puede entender y actuar rápidamente. La aproximación facilita la monitorización en tiempo real y reduce el tiempo de respuesta ante incidentes urbanos.
Sobre Q2BSTUDIO: somos Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, con experiencia en inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, inteligencia de negocio y soluciones como agentes IA y Power BI para empresas. Diseñamos soluciones integrales que incluyen análisis de datos para tráfico urbano, integración de modelos de lenguaje y despliegue seguro en la nube.
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