sábado. 27.07.2024
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Investigadores de la UHU usan la inteligencia artificial para detectar peatones en pasos de cebra

Este modelo podrá implantarse en un mayor número de ciudades y ofrecer mayores garantías en seguridad vial, ya que su precisión ronda el 100%
Investigadores de la UHU usan la inteligencia artificial para detectar peatones en pasos de cebra

Un equipo de investigación de la Universidad de Huelva ha aplicado la inteligencia artificial a su sistema de detección de personas en pasos peatonales para evitar atropellos mejorando su respuesta y reduciendo su coste de instalación y logrando una precisión que ronda el 100 %.

En sus inicios, el equipo de investigación planteó el sistema distinguiendo a los peatones de los vehículos en los pasos de cebra mediante 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, ha informado la Fundación Descubre.

Para solventar este obstáculo, optaron por modelos de aprendizaje automático o machine learning que no requieren el reajuste de parámetros que dependen de la ubicación del sistema, de las condiciones de la carretera o del clima, sino que se entrenan y aprenden por sí solos a medida que aumentan los datos que recogen.

"La alta versatilidad del sistema que proponemos ahora lo concibe como el más adecuado para su aplicación en pasos de peatones inteligentes, ya que se automatiza su instalación y promueve su difusión y uso en las ciudades", ha indicado el investigador de la Universidad de Huelva Tomás Mateo Sanguino.

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 a partir de una gran cantidad de datos para luego hacer predicciones correctas sobre otros nuevos y retroalimentarse con la nueva información que generan.

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.

Los expertos han desarrollado las pruebas con datos reales tomados en condiciones de tráfico fluido en un total de cinco ubicaciones diferentes tanto en España como en Portugal gracias a la colaboración entre investigadores de la Universidad de Huelva y la Universidade do Algarve.

Este modelo podrá implantarse en un mayor número de ciudades y ofrecer mayores garantías en seguridad vial, ya que su precisión ronda el 100%.