Científicos de España han utilizado inteligencia artificial para identificar patrones comunes en los accidentes de tráfico.
Emplearon aprendizaje automático y redes neuronales artificiales para analizar horas de imágenes de vídeo y miles de fotografías de la vida en Madrid y Barcelona.
Los resultados sugieren que la mayoría de los accidentes se producen en calles urbanas saturadas de elementos que distraen a los conductores.
La IA puede utilizarse para procesar grandes volúmenes de información y cartografiar los factores de riesgo, lo que facilita a los urbanistas su gestión.
La ausencia de una gobernanza internacional acordada para la IA plantea preocupaciones en materia de privacidad, sesgos y ética.
La inteligencia artificial (IA) se emplea en investigaciones que, según se espera, ayudarán a reducir los accidentes de tráfico por carretera (ATC), que causan alrededor de 1,35 millones de vidas cada año.
Científicos de España han aplicado la tecnología para identificar patrones comunes en los ATC. Estos podrían ayudar a orientar a los urbanistas en la labor de reducir las colisiones y hacer que las calles del mundo sean más seguras.
Con zonas urbanas densamente pobladas que, según las previsiones, seguirán atrayendo durante mucho tiempo a personas en busca de trabajo y de mejores condiciones de vida, esto será una consideración importante. La Organización Mundial de la Salud (OMS) afirma que más de la mitad de todas las muertes en la vía pública corresponden a usuarios «vulnerables» de la vía: peatones, ciclistas y motociclistas.
Uso de la IA para promover calles más seguras
Investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), la primera universidad en línea del mundo, desplegó IA para analizar horas de imágenes de vídeo y miles de fotografías de la vida en las dos ciudades más grandes de España.
Aunque durante el año pasado estuvieron vigentes los confinamientos por la pandemia, en la capital, Madrid, se registraron más de 12.000 accidentes de tráfico, que causaron 31 muertes. Las 5.700 colisiones de tráfico de Barcelona dieron lugar a 14 muertes.
Los investigadores combinaron dos aspectos de la IA —aprendizaje automático y redes neuronales artificiales— para encontrar patrones comunes en zonas urbanas con un elevado número de accidentes. El aprendizaje automático se adapta al reconocer patrones en los datos, mientras que las redes neuronales artificiales imitan la forma en que el cerebro interpreta múltiples capas de información.
La necesidad de la experiencia humana
La investigación de la UOC reveló que determinadas características físicas perturbaban a los conductores y que, cuanto más saturado estaba el entorno, más les costaba concentrarse. El mobiliario urbano, como bancos y arte público, la publicidad llamativa cercana a las carreteras y los vehículos estacionados fueron distracciones no deseadas, según declararon los automovilistas.
«Lo que parece claro es que el número de elementos distintos en una escena guarda correlación con el número de accidentes que se han producido allí», afirmó Javier Borge, uno de los principales investigadores del estudio, al referirse a los resultados.
El estudio, que respalda el Objetivo de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas 11, de hacer que las ciudades sean inclusivas, seguras, resilientes y sostenibles, contó con el apoyo de la Dirección General de Tráfico (DGT) de España y de los ayuntamientos de Madrid y Barcelona.
Si bien la IA aporta conocimientos fundamentales, los investigadores consideran que las calles urbanas solo pueden hacerse más seguras si los análisis se combinan con la experiencia de arquitectos, ingenieros, autoridades de transporte y urbanistas.
«La inteligencia artificial nos parece una herramienta muy potente para descubrir dónde pueden surgir problemas, pero no va a resolverlos por sí sola», declaró Borge.
La IA resuelve problemas del mundo real
La investigación de la UOC es solo uno de los numerosos ejemplos de cómo el aprendizaje automático y la IA están ayudando a los responsables de la toma de decisiones a abordar problemas complejos del mundo real.
En la atención oncológica, la tecnología se ha utilizado para detectar, identificar y predecir con precisión la evolución de la enfermedad. Los científicos emplean algoritmos de IA para procesar grandes cantidades de datos con el fin de revelar tendencias y compartir información sobre los posibles impactos del cambio climático.
Y los esfuerzos por prevenir el hambre en el mundo se han visto impulsados por la capacidad de la IA para reunir fuentes de datos que ayudan a las comunidades a realizar predicciones fundamentadas sobre desastres, como las malas cosechas o las sequías.
Cuestiones de gobernanza y éticas
A pesar del indudable potencial de la IA para resolver problemas, existe preocupación por que la falta de una gobernanza internacional coordinada sobre su aplicación pueda dar lugar a un uso indebido de la tecnología. El uso no ético de datos personales, los ciberataques y el robo de identidad figuran entre las preocupaciones más apremiantes.
El Foro Económico Mundial Informe sobre la gobernanza de la tecnología mundial 2021 advierte de que los gobiernos y las empresas deben trabajar juntos para abordar estas cuestiones. Señala ejemplos de buenas prácticas, como la incorporación por parte del gobierno de Nueva Zelanda de la privacidad, los derechos humanos y la ética en el diseño de algoritmos de IA.
El tema se tratará con más detalle en la edición virtual de abril de la Cumbre Mundial sobre Gobernanza de la Tecnología Global del Foro Económico Mundial, que pretende fomentar un enfoque público-privado de cooperación ante las oportunidades y los desafíos de la IA.
