Blyncsy

Blyncsy es el líder del sector en brindar información vial inteligente, gestión automatizada de activos y actualizaciones de estado casi en tiempo real de la infraestructura vial para gobiernos locales y departamentos de transporte estatales. En esencia, la plataforma es un servicio de inteligencia artificial que aplica visión artificial y aprendizaje automático a imágenes de disponibilidad común para identificar problemas de mantenimiento en extensas redes viales. Históricamente, los DOT dependían de levantamientos de “portapapeles y camioneta”—investigaciones de campo costosas, manuales y a menudo subjetivas que solo ofrecían una instantánea puntual del estado de una carretera . Blyncsy transforma este modelo al convertir los vehículos que ya circulan por la vía en una red de detección ininterrumpida, que actúa como un “multiplicador de fuerza” para los expertos con los que ya cuenta el departamento. Al automatizar el descubrimiento de problemas, permite que los equipos de los DOT dejen de buscar incidencias y empiecen a resolverlas, con lo que el paradigma operativo pasa de una postura reactiva a una estrategia proactiva y basada en evidencias. 

Una de las barreras más importantes para la inspección vial tradicional es la carga logística y financiera de los equipos especializados, como los vehículos equipados con LiDAR, cuyo funcionamiento puede costar más de USD 200 por milla. Blyncsy elimina este requisito al aprovechar la “inteligencia de movimiento” mediante alianzas con proveedores comerciales de dashcam. La plataforma utiliza imágenes de más de 1.2 millones de vehículos que ya recorren el sistema vial con otros fines, como el reparto o el transporte. Este enfoque de origen colaborativo garantiza que el “gemelo digital” de la infraestructura se actualice de forma pasiva y continua sin que el DOT tenga que comprar, instalar ni mantener un solo sensor nuevo. 

El escepticismo en torno a los sistemas automatizados suele centrarse en la precisión de las detecciones en comparación con el ojo humano. Sin embargo, los estudios empíricos y los programas piloto han demostrado que la IA de Blyncsy alcanza niveles de precisión que igualan o superan los métodos tradicionales. En una colaboración de referencia con el Departamento de Transporte de Alabama (ALDOT), las detecciones de la plataforma se situaron dentro del 3 % de los levantamientos de datos de campo del propio departamento. Además, en problemas específicos del pavimento como el agrietamiento y los baches, Blyncsy puede ofrecer resultados con un margen de precisión del 1 % en comparación con los escaneos LiDAR de alto costo. Esta alta fidelidad se mantiene mediante el entrenamiento de modelos con millones de imágenes, lo que garantiza que las detecciones sean objetivas, empíricas y estén libres de la subjetividad humana inherente a los levantamientos manuales. 

Los beneficios fiscales de Blyncsy son dobles: una reducción del costo de la recopilación de datos y un aumento significativo de la eficiencia en la asignación del mantenimiento. Las inspecciones manuales tradicionales o los levantamientos LiDAR son notoriamente costosos, pero Blyncsy puede automatizar estos procesos con un ahorro potencial de entre el 90 % y el 96 %. Por ejemplo, mientras que un escaneo LiDAR puede costar USD 200 por milla, Blyncsy puede ofrecer información comparable por aproximadamente USD 10 por milla vial. Más allá de los costos de datos en bruto, la plataforma habilita la “elaboración de presupuestos basada en el rendimiento”, un modelo en el que los fondos se asignan en función del estado real medido de los activos y no de precedentes históricos. Esto permite a los organismos realizar un mantenimiento preventivo temprano y evitar los enormes costos de la reconstrucción vial completa—una estrategia que puede ser hasta un 97 % más rentable que una reconstrucción total.

La seguridad es la prioridad fundamental de cualquier DOT, y Blyncsy está diseñado para apoyar los objetivos de “Vision Zero” al identificar peligros que afectan específicamente a los peatones, ciclistas y otros usuarios vulnerables de la vía (VRU). Los modelos de IA están entrenados para valorar la calidad de las marcas de transporte activo, como los pasos de peatones y los carriles para bicicletas, y para detectar señalización faltante o dañada que pueda provocar interacciones mortales en las intersecciones. Al identificar pintura descolorida o farolas averiadas que crean condiciones peligrosas por la noche, la plataforma ayuda a crear una red vial más equitativa y segura para todos los residentes, sea cual sea su medio de transporte. Esta identificación proactiva de riesgos permite a los organismos corregir los peligros viales antes de que generen las condiciones para un incidente que cambie una vida. 

Los beneficios ambientales de Blyncsy son sustanciales y cuantificables. Las inspecciones viales manuales obligan a los vehículos de los DOT a recorrer miles de millas, lo que contribuye a la contaminación del aire y a las emisiones de carbono. Al utilizar imágenes de dashcam de vehículos que ya circulan por la vía, Blyncsy elimina eficazmente esas millas adicionales de la atmósfera. Los datos del Departamento de Transporte de Hawái indican que Blyncsy puede ahorrar aproximadamente 23 286 libras de emisiones de carbono por vehículo de trabajo al año. Además, la capacidad de la plataforma para identificar fallos en las farolas—como luces que permanecen encendidas durante el día—ayuda directamente a los organismos a conservar energía y recursos. La contribución de la plataforma a los objetivos climáticos ha sido reconocida por Google Cloud con la designación de “Sustainability Partner”. 

El software de inspección vial con IA, en concreto la solución Blyncsy, es un enfoque digital en primer lugar para la gestión de activos que sustituye los levantamientos tradicionales y manuales de "portapapeles y camioneta" por visión artificial automatizada. Al aplicar aprendizaje automático y visión artificial a las imágenes, el sistema identifica problemas de mantenimiento y cataloga activos en extensas redes viales casi en tiempo real.