Lo último que recuerdo antes de convertirme en punto de referencia de seguridad vial es haber girado en Lake Washington Boulevard. Era agosto de 2020, y mi hijo y yo íbamos en bicicleta, de paseo por un sendero en Kirkland, Washington. El conductor del coche que me atropelló nunca me vio venir.
Me desperté una vez en la ambulancia durante unos segundos, y otra vez en el hospital. Tuve suerte. Salí del hospital aquel día con más de dos docenas de heridas, algunas cicatrices y una conmoción cerebral masiva, pero salí del hospital.
Mi accidente no tuvo nada de especial. El coche se metió en el carril bici para controlar el tráfico, un gran seto bloqueaba la visión del conductor. Era un lugar bien conocido por su escasa visibilidad y alto riesgo de accidentes. Se encuentra en Lake Washington Boulevard, una de las carreteras más peligrosas para los ciclistas en el área de Seattle. En resumen, era un accidente a punto de ocurrir.
No es de extrañar, pues, que mi accidente cambiara radicalmente mi forma de pensar sobre la seguridad vial y, en particular, sobre la protección de los usuarios vulnerables de la vía pública (VRU, por sus siglas en inglés). Se trata de algunas de las personas con mayor riesgo en la carretera: peatones, ciclistas y otras personas que utilizan cada vez más métodos de micromovilidad para desplazarse por nuestras calles y carreteras. Los conductores no suelen verlos. Las infraestructuras viarias no están diseñadas para ellos. Su vulnerabilidad es a menudo un resultado desafortunado de nuestros sistemas de transporte.
A medida que las ciudades, los planificadores de tráfico y los departamentos estatales de transporte se esfuerzan por garantizar la seguridad de todos nosotros en las calles y carreteras compartidas, la IA desempeña un papel clave para que esto suceda.
El papel de la IA en la seguridad vial
Las intersecciones son algunos de los lugares más peligrosos tanto para los conductores como para las VRU. Según la Administración Federal de Carreteras (FHA, por sus siglas en inglés), aproximadamente una cuarta parte de las víctimas mortales y la mitad de los heridos en accidentes de tráfico del país se atribuyen a las intersecciones. Mientras que las muertes de peatones y ciclistas disminuyeron ligeramente en 2024, las muertes por accidentes de tráfico siguen estancadas por encima de sus niveles prepandémicos. Esto demuestra la urgente necesidad de hacer nuestras intersecciones mucho más seguras.
Pero la seguridad vial es un problema complejo. No hay una causa única para los miles de accidentes y muertes que se producen cada año en nuestras carreteras. Algunos se deben a una mala señalización, mientras que otros son consecuencia del exceso de velocidad, el tráfico cruzado o, como en mi caso, la mala visibilidad. Un problema así no puede abordarse con un pensamiento reduccionista. Debemos abordar la seguridad vial de forma sistemática, considerando el problema como un todo complejo.
Una pieza clave de la solución reside en los datos y en nuestro uso de la IA. Existen docenas de conjuntos de datos diferentes, desde datos de velocidad a patrones de tráfico o datos sobre cuasi accidentes. La IA nos permite utilizar esos datos para comprender los riesgos específicos de cada lugar. GenAI puede analizar miles de ciudades de todo el mundo, informarnos de las mejores prácticas y predecir los beneficios de cada posible solución.
Cómo está trabajando la IA para proteger a las VRU en la actualidad
Ya estamos dando pasos hacia carreteras más seguras gracias a la tecnología de vanguardia. La Universidad de Washington se ha ocupado de la seguridad en las intersecciones con su Sistema de Percepción Cooperativa (CPS, por sus siglas en inglés), que integra algoritmos avanzados, cámaras visuales y térmicas y detección de objetos en 3D para identificar posibles escenarios de colisión.
Del mismo modo, la UCLA (Universidad de California en Los Ángeles) ha desarrollado un sistema llamado InfraShield (que ahora forma parte de Smart Intersection) que integra datos de sensores multimodales con módulos de aprendizaje automático. Utilizando mapas de alta definición y datos históricos de trayectorias, InfraShield puede identificar puntos conflictivos y calcular el tiempo de colisión.
Ambos sistemas muestran cómo los datos y la innovación pueden hacer que las intersecciones sean más seguras para todos, especialmente para los VRU. Si combinamos la tecnología de vanguardia, incluida la IA, con una gran cantidad de datos disponibles, podemos crear soluciones a nuestros problemas de seguridad vial que se alineen con la Estrategia Nacional de Seguridad Vial y los objetivos del Departamento de Transporte de los Estados Unidos (USDOT, por sus siglas en inglés) de hacer que las carreteras sean más seguras para todos nosotros.
Armando el rompecabezas de carreteras más seguras
En INRIX, hemos aprendido de primera mano lo difícil que puede ser hacer que nuestras carreteras sean más seguras para todos los usuarios. Uno de los primeros retos a los que nos enfrentamos mientras desarrollábamos un producto de inteligencia de movilidad basado en IA fue la ausencia de datos integrados.
Aunque disponíamos de datos sobre accidentes mortales de tráfico, nos faltaban piezas clave: datos sobre accidentes de ciclistas y peatones y sobre cuasi accidentes de tráfico, entre muchos más. Para tener una idea más completa del problema, trabajamos para obtener datos de GM sobre cuasi accidentes e integrarlos para crear una imagen más completa del problema.
La seguridad vial conlleva otro problema fundamental. A menudo, los accidentes no tienen una única causa. Algunos pueden deberse al exceso de velocidad, otros a una mala señalización y otros a un diseño o visibilidad deficientes. Sin una única causa, encontrar soluciones puede llevar tiempo y recursos.
Aquí es donde la IA puede desempeñar un papel vital. La IA ayuda a realizar evaluaciones inteligentes a través de múltiples conjuntos de datos, y además nos permite analizar miles de ciudades de todo el mundo y ver cómo los ingenieros han resuelto problemas similares. La IA también puede predecir los beneficios de las posibles soluciones.
Llevarnos a casa con seguridad
La IA avanza deprisa. Es difícil imaginar qué posibilidades habrá dentro de dos años en materia de seguridad vial. Esto se debe en parte a que cada vez se dispone de más datos sobre coches. Hasta ahora, sólo disponíamos de dos datos: la velocidad y la ubicación. Pero ahora podemos obtener datos de las cámaras, como los accidentes por alcance, las plazas de aparcamiento y otra información que puede revelar las causas de los entornos inseguros.
Para proteger a las personas que circulan en bicicleta, como mi hijo y yo, las mejoras basadas en la inteligencia artificial seguirán desempeñando un papel fundamental.
Esto significa abrir el acceso a los datos internos de ciudades y estados, permitiendo que la IA rastree estos conjuntos de datos para que nuestra comprensión de los riesgos del tráfico y las soluciones sea más nítida y proteja a nuestros usuarios más vulnerables. Un acceso mayor y más rápido a los datos se traduce en mejores resultados en materia de tráfico. Un paso clave es forjar alianzas de trabajo entre los organismos públicos que disponen de estos datos y las organizaciones que pueden utilizarlos para fomentar soluciones.
La seguridad vial no son solo datos; son personas. La IA nos permite hacer evaluaciones inteligentes y crear soluciones para que todos estemos más seguros. Trabajemos juntos para asegurarnos de que todos llegamos a casa sanos y salvos.
