7:30 am. Te montas en el coche. Un pitido te avisa de que debes ponerte el cinturón de seguridad. Aprietas el botón de encendido y no se oye nada. El motor no ruge, pero inicias la marcha. El navegador te propone la ruta que cada mañana realizas y comienza a sonar tu canción favorita. Se hace un silencio interrumpido por un sonido persistente porque el guardabarros está muy cerca de la columna del garaje. Maniobras y por fin sales. Hoy llueve. Llegas al primer cruce y tienes que frenar en seco porque un niño se ha soltado de la mano de su madre y ha irrumpido en el paso de peatones. Tu corazón va a mil. Ha estado cerca. Quitas la música y pones todos tus sentidos en la carretera.

A pesar de la tecnología que ya está incorporada en la rutina de la mayoría de conductores, los accidentes siguen ocurriendo. Donde más indefensión se puede tener es al cruzar un paso de peatones con cualquier despiste, un imprevisto o por mala visibilidad. Por eso, precisamente, un equipo de investigación de la Universidad de Huelva ideó un sistema de detección de personas en cruces, para evitar atropellos. Ante la presencia de un peatón, se activa una señal luminosa en el paso que indica al piloto que debe frenar.

En sus inicios, los investigadores plantearon un dispositivo que distingue a los peatones de los vehículos y crea las alertas visuales. No obstante, el sistema matemático que utilizaban para ello es muy costoso, ya que requiere de la configuración manual y unitaria en cada localización específica por parte de un experto. Esto impide que su invento pueda implantarse de manera masiva en las ciudades.

Por eso, ahora han dado un paso más incluyendo en el sistema modelos de aprendizaje automático o machine learning. Tal y como explican en un artículo publicado en la revista Sensors, ya no se requiere el reajuste de parámetros que dependen de la ubicación del dispositivo, de las condiciones de la carretera o del clima, sino que la máquina se entrena y aprende por sí sola a medida que aumentan los datos que recoge.

El sistema avisa a los conductores que se acercan a un cruce con viandantes mediante una alerta luminosa.

La nueva propuesta está basada en una serie de algoritmos que utilizan una arquitectura entre las que se encuentran las redes neuronales. Las neuronas artificiales funcionan de una manera muy similar a las humanas. Es decir, tienen la capacidad de aprender y diferenciar automáticamente distintas situaciones. “La alta versatilidad del sistema que proponemos ahora lo concibe como el más adecuado para su aplicación en los pasos de peatones inteligentes, ya que se automatiza su instalación y promueve su difusión y uso en las ciudades”, indica a la Fundación Descubre el investigador de la Universidad de Huelva Tomás Mateo Sanguino, coautor del artículo.

Así, la incorporación de las técnicas de aprendizaje automático incluidas logran un 98% de exactitud en las alertas, pero serán mucho más accesibles para los ayuntamientos que podrán establecerlos en cualquier lugar sin necesidad de que un experto los calibre.

Además, proponen sus resultados para que sean aplicados en otras situaciones. Por ejemplo, como dispositivo de control del tráfico, pudiendo contar el número de vehículos que circulan y registrar cuándo se producen. También en la detección de intrusos, adelantamientos, evitación de obstáculos en vehículos autónomos o para la detección de estacionamientos.

Equipo del departamento de Ingeniería Electrónica, Sistemas Informáticos y Automática, responsable del estudio.

Los automóviles que actualmente existen en el mercado cuentan con innumerables dispositivos que alertan a quienes los manejan para una conducción segura. El objetivo, hacer de un viaje una experiencia motivadora y evitar accidentes. Pero para el que va a pie la tecnología a veces puede suponer un problema. Aunque levantar la cabeza del móvil mientras se camina siga siendo la recomendación más acertada, saber que el conductor con el que uno se cruza conoce tu presencia, aumenta la confianza para un paseo sin riesgos.

Más información en #CienciaDirecta: Aplican inteligencia artificial para identificar peatones en pasos de cebra ‘inteligentes’