ULL y Metrotenerife desarrollan un sistema de IA para mejorar la seguridad del tranvía
El sistema detecta obstáculos y reconoce semáforos en tiempo real, lo que permite mejorar la operatividad del servicio
Tranvía de Tenerife
La Universidad de La Laguna y Metropolitano de Tenerife han desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial capaz de detectar obstáculos y reconocer semáforos en tiempo real en la red del tranvía, con el objetivo de reforzar la seguridad y mejorar la operatividad del servicio.
La investigación, publicada en la revista IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, pretende garantizar la seguridad en entornos complejos donde interactúan peatones, vehículos y otros elementos, según ha informado este martes la universidad en un comunicado.
El sistema se basa en técnicas de aprendizaje profundo y visión artificial, que permiten analizar en milésimas de segundo las imágenes captadas por cámaras instaladas en el tranvía. De este modo, identifica automáticamente posibles riesgos en la vía y genera alertas inmediatas para el conductor.
Investigación
El equipo investigador, integrado por Jorge Luis Díaz-Acosta, Sonia Díaz Santos, Pino Caballero Gil, Cándido Caballero Gil y Rubén Franco-Villa, ha entrenado el algoritmo con miles de escenarios reales del área metropolitana de Tenerife, lo que mejora su precisión para distinguir entre objetos cotidianos y situaciones de peligro.
Entre las tecnologías empleadas destaca el algoritmo YOLO (You Only Look Once), que permite la detección rápida y precisa de objetos, una característica clave en un entorno donde las decisiones deben tomarse en fracciones de segundo.
El sistema funciona sobre un dispositivo compacto de bajo consumo, lo que facilita su integración en la flota actual de tranvías. Ante una situación de riesgo, genera alertas acústicas y visuales en cabina que permiten al conductor reaccionar con mayor antelación.
Según los resultados del estudio, esta tecnología puede reducir el riesgo de accidentes y mejorar la puntualidad del servicio, al disminuir las incidencias y las interrupciones en la circulación.
Desafíos pendientes
No obstante, la investigación también identifica desafíos pendientes, como la detección de objetos parcialmente ocultos o la identificación de señales en condiciones de baja visibilidad, aspectos en los que se seguirá trabajando con el desarrollo de modelos más avanzados.
El sistema ha sido diseñado con capacidad de adaptación para su posible implementación en otras redes de transporte público, lo que amplía su potencial más allá del tranvía de Tenerife y lo sitúa como un ejemplo de aplicación de la inteligencia artificial a la movilidad urbana.
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