Deep Learning y seguridad vial: Cómo salva vidas esta tecnología

La siniestralidad vial sigue siendo una de las grandes preocupaciones a nivel global, siendo una de las principales causas de muerte y lesiones en todo el mundo. Según la Organización Mundial de la Salud, cada año se producen aproximadamente 1.35 millones de fallecimientos relacionados con los accidentes de tráfico, y entre 20 y 50 millones de personas sufren traumatismos no mortales. Esto no solo conlleva un alto coste en términos de vidas humanas, sino que también genera un gran impacto económico y social: gastos en atención médica, daños materiales, contaminación ambiental y pérdida de productividad derivada de incapacidades temporales o permanentes, entre otros.

Ante este panorama, es imperativo abordar de manera integral la problemática de la siniestralidad vial, incluyendo todos los factores clave que contribuyen a estos eventos: las infraestructuras, los vehículos 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, más en concreto, a través del Deep Learning.

Aplicaciones del Deep Learning para mejorar la seguridad vial

El Deep Learning o aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para procesar grandes cantidades de datos, extraer información relevante de ellos y realizar tareas específicas. Estos modelos, inspirados en la estructura del cerebro humano, consisten en capas de nodos interconectados que aprenden automáticamente a representar y entender datos a medida que se les proporciona información de entrada. Esta tecnología ha demostrado ser especialmente eficaz para tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la generación de texto o, incluso, la conducción autónoma.

Esta capacidad de análisis y procesamiento es la que brinda grandes oportunidades de aplicación para contribuir en la lucha contra la siniestralidad vial. Algunas de las investigaciones y aplicaciones que se están desarrollando en la actualidad son las siguientes:

Detección de incidentes

El Deep Learning puede analizar las imágenes captadas por las cámaras de vigilancia y detectar anomalías, como vehículos que se saltan semáforos, 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 gestión de tráfico, que pueden tomar medidas para evitar colisiones o atascos.

Predicción de riesgos

También puede identificar patrones en los datos históricos y actuales del tráfico, como la velocidad, el flujo, el clima, la hora o el día, y estimar la probabilidad de que ocurra un accidente en una determinada zona. Esta información puede servir para diseñar mapas de riesgo de alta resolución, que pueden orientar la planificación urbana, la regulación del tráfico o la intervención de emergencias.

Asistencia a la conducción

El Deep Learning puede dotar a los vehículos de sistemas de asistencia a la conducción, que pueden monitorizar el entorno, el estado del vehículo y el comportamiento del conductor, proporcionando avisos, sugerencias o acciones correctivas en caso de detectar una situación peligrosa. Estos sistemas pueden incluir funciones como el control de crucero adaptativo, el mantenimiento de carril, el frenado de emergencia, el reconocimiento de señales o el cambio de luces.

Conducción autónoma y Deep Learning: la combinación que reduce los accidentes de tráfico

El Deep Learning no solo puede facilitar la conducción sino que puede hacerla totalmente autónoma. Esta tecnología permite el desarrollo de vehículos que pueden desplazarse sin intervención humana gracias a su capacidad de percibir el entorno y tomar decisiones, generando modelos que les permitan predecir y reaccionar ante las situaciones que se presenten en la vía. De hecho, esto ya es una realidad que podemos ver en diferentes proyectos.

Por ejemplo, Tesla, que es una empresa pionera en el desarrollo de vehículos eléctricos autónomos, cuenta con un sistema de piloto automático que puede asumir el control total o parcial del vehículo, según el nivel de autonomía. Y, en materia de transporte público, existen iniciativas como los autobuses sin conductor que circulan por las calles de Estocolmo y Madrid o los trenes de alta velocidad que conectan París y Lyon.

Los vehículos autónomos pueden reducir los errores humanos, que son responsables de la mayoría de los accidentes de tráfico, y mejorar la seguridad vial en su conjunto. Además, pueden optimizar el uso de la infraestructura, el consumo de combustible y la movilidad de las personas, al adaptarse a las condiciones óptimas de circulación, evitar los atascos, coordinarse con otros vehículos y ofrecer servicios personalizados. 

Pasos de cebra inteligentes en Huelva

Un equipo de investigación de la Universidad de Huelva ha creado un sistema de detección de personas en pasos peatonales para prevenir atropellos que utiliza técnicas de Deep Learning. En sus primeras etapas, el equipo abordó la identificación de peatones y vehículos en los pasos de cebra mediante alertas visuales. Sin embargo, el método matemático empleado resultaba costoso, ya que requería la configuración manual y específica en cada ubicación por parte de un experto.

Para superar este desafío, se optó por modelos de aprendizaje automático. Al entrenarse y perfeccionarse por sí mismos, a medida que recopilan datos, estos sistemas eliminaron la necesidad de ajustar parámetros según la ubicación, las condiciones de la carretera o el clima. Así, basándose en tres tipos de sensores, el sistema tiene la capacidad de predecir los movimientos en tiempo real para garantizar una alerta efectiva que reduzca los riesgos en materia de seguridad vial.

El futuro del Deep Learning y la seguridad vial: retos y oportunidades

Queda claro que el Deep Learning ofrece un gran potencial para mejorar la seguridad vial y prevenir los accidentes de tráfico. Sin embargo, también plantea algunos desafíos, como la fiabilidad de los algoritmos, la protección de los datos, la responsabilidad legal o la aceptación social. Por ello, es necesario un marco ético y normativo que garantice el uso adecuado y responsable de esta tecnología, así como la colaboración entre los diferentes actores implicados, como las administraciones públicas, las empresas, los investigadores y los usuarios.

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