{"id":36731,"date":"2024-04-23T16:21:46","date_gmt":"2024-04-23T16:21:46","guid":{"rendered":"https:\/\/mioti.es\/blog-deep-learning-y-seguridad-vial-como-salva-vidas-esta-tecnologia\/"},"modified":"2024-04-23T16:24:08","modified_gmt":"2024-04-23T16:24:08","slug":"blog-deep-learning-y-seguridad-vial-como-salva-vidas-esta-tecnologia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mioti.es\/cl\/blog-deep-learning-y-seguridad-vial-como-salva-vidas-esta-tecnologia\/","title":{"rendered":"Deep Learning y seguridad vial: C\u00f3mo salva vidas esta tecnolog\u00eda"},"content":{"rendered":"

La siniestralidad vial<\/strong> sigue siendo una de las grandes preocupaciones a nivel global, siendo una de las principales causas de muerte y lesiones en todo el mundo. Seg\u00fan la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud<\/a>, cada a\u00f1o se producen aproximadamente 1.35 millones de fallecimientos relacionados con los accidentes de tr\u00e1fico<\/strong>, y entre 20 y 50 millones de personas sufren traumatismos no mortales. Esto no solo conlleva un alto coste en t\u00e9rminos de vidas humanas<\/strong>, sino que tambi\u00e9n genera un gran impacto econ\u00f3mico y social: gastos en atenci\u00f3n m\u00e9dica, da\u00f1os materiales, contaminaci\u00f3n ambiental y p\u00e9rdida de productividad derivada de incapacidades temporales o permanentes, entre otros.<\/span><\/p>\n

Ante este panorama, es imperativo abordar de manera integral la problem\u00e1tica de la siniestralidad vial<\/strong>, incluyendo todos los factores clave que contribuyen a estos eventos: las infraestructuras, los veh\u00edculos y los usuarios. En este sentido, la Inteligencia Artificial (IA) puede jugar un papel clave a la hora de mejorar la seguridad en las carreteras, m\u00e1s en concreto, a trav\u00e9s del Deep Learning<\/strong>.<\/span><\/p>\n

Aplicaciones del Deep Learning para mejorar la seguridad vial<\/h2>\n

El Deep Learning<\/strong> o aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje autom\u00e1tico que utiliza redes neuronales artificiales para procesar grandes cantidades de datos, extraer informaci\u00f3n relevante de ellos y realizar tareas espec\u00edficas<\/strong>. Estos modelos, inspirados en la estructura del cerebro humano, consisten en capas de nodos interconectados que aprenden autom\u00e1ticamente a representar y entender datos a medida que se les proporciona informaci\u00f3n de entrada. Esta tecnolog\u00eda ha demostrado ser especialmente eficaz para tareas como el reconocimiento de im\u00e1genes, el procesamiento del lenguaje natural, la generaci\u00f3n de texto o, incluso, la conducci\u00f3n aut\u00f3noma<\/strong>.<\/span><\/p>\n

Esta capacidad de an\u00e1lisis y procesamiento es la que brinda grandes oportunidades de aplicaci\u00f3n para contribuir en la lucha contra la siniestralidad vial<\/strong>. Algunas de las investigaciones y aplicaciones que se est\u00e1n desarrollando en la actualidad son las siguientes:<\/span><\/p>\n

Detecci\u00f3n de incidentes<\/b><\/h3>\n

El Deep Learning<\/strong> puede analizar las im\u00e1genes captadas por las c\u00e1maras de vigilancia y detectar anomal\u00edas, como veh\u00edculos que se saltan sem\u00e1foros<\/strong>, que circulan en sentido contrario, que invaden otro carril o que se detienen en lugares prohibidos. Estas situaciones pueden generar alertas en los centros de gesti\u00f3n de tr\u00e1fico<\/strong>, que pueden tomar medidas para evitar colisiones o atascos.<\/span><\/p>\n

Predicci\u00f3n de riesgos<\/b><\/h3>\n

Tambi\u00e9n puede identificar patrones en los datos hist\u00f3ricos y actuales del tr\u00e1fico<\/strong>, como la velocidad, el flujo, el clima, la hora o el d\u00eda, y estimar la probabilidad de que ocurra un accidente en una determinada zona. Esta informaci\u00f3n puede servir para dise\u00f1ar mapas de riesgo de alta resoluci\u00f3n, que pueden orientar la planificaci\u00f3n urbana, la regulaci\u00f3n del tr\u00e1fico o la intervenci\u00f3n de emergencias<\/strong>.<\/span><\/p>\n

Asistencia a la conducci\u00f3n<\/b><\/h3>\n

El Deep Learning<\/strong> puede dotar a los veh\u00edculos de sistemas de asistencia a la conducci\u00f3n<\/strong>, que pueden monitorizar el entorno, el estado del veh\u00edculo y el comportamiento del conductor, proporcionando avisos, sugerencias o acciones correctivas<\/strong> en caso de detectar una situaci\u00f3n peligrosa. Estos sistemas pueden incluir funciones como el control de crucero adaptativo, el mantenimiento de carril, el frenado de emergencia, el reconocimiento de se\u00f1ales o el cambio de luces.<\/span><\/p>\n

Conducci\u00f3n aut\u00f3noma y Deep Learning: la combinaci\u00f3n que reduce los accidentes de tr\u00e1fico<\/h2>\n

El Deep Learning<\/strong> no solo puede facilitar la conducci\u00f3n sino que puede hacerla totalmente aut\u00f3noma. Esta tecnolog\u00eda permite el desarrollo de veh\u00edculos que pueden desplazarse sin intervenci\u00f3n humana gracias a su capacidad de percibir el entorno y tomar decisiones,<\/strong> generando modelos que les permitan predecir y reaccionar ante las situaciones que se presenten en la v\u00eda. De hecho, esto ya es una realidad que podemos ver en diferentes proyectos. <\/span><\/p>\n

Por ejemplo, Tesla<\/strong>, que es una empresa pionera en el desarrollo de veh\u00edculos el\u00e9ctricos aut\u00f3nomos<\/strong>, cuenta con un sistema de piloto autom\u00e1tico que puede asumir el control total o parcial del veh\u00edculo, seg\u00fan el nivel de autonom\u00eda. Y, en materia de transporte p\u00fablico, existen iniciativas como los autobuses sin conductor que circulan por las calles de Estocolmo y Madrid o los trenes de alta velocidad que conectan Par\u00eds y Lyon<\/strong>.<\/span><\/p>\n