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El problema de los baches es una constante en las ciudades donde el número de automóviles supera las vías de tránsito. En el caso específico de México, el costo anual por reparación de baches asciende a los mil 967 millones de pesos, según Caminos y Puentes Federales (CAPUFE).
Los baches no son exclusivos de México, también en otros países se presentan estos problemas en las calles. Por ejemplo, en Seúl, Corea, en 2020 se estableció el mayor récord de lluvias en el país y se recibieron 7 mil informes de baches. Durante el periodo 2016-2018, Corea tuvo gastos por reparación de daños por 4 mil 600 millones de wones, es decir, 3 mil 980 millones de dólares.
Como bien se sabe, los baches pueden dañar los automóviles e incluso pueden producir a accidentes que pongan en riesgo la integridad física de los pasajeros y conductores. Cuando un vehículo pasa por un bache a alta velocidad sin darse cuenta, el vehículo puede romperse o salirse del carril, por tanto, representan una amenaza para la vida.
Ante esa situación, el Instituto de Ingeniería Civil y Tecnología de la Construcción de Corea (KICT) desarrolló un sistema con inteligencia artificial (IA) para esquivar los baches. El sistema está diseñado para ser instalado en parabrisas de cualquier vehículo a fin de detectar los baches en las carreteras en tiempo real.
De acuerdo con el comunicado de la institución, el software emplea redes neuronales profundas, los métodos de gestión de la superficie de la carretera está basada en el reconocimiento de imágenes. La técnica basada en reconocimiento de imágenes puede utilizarse con dispositivos móviles, por ejemplo, la cámara de un smartphone. Esto hace que sea más fácil para los gobiernos locales realizar inspecciones visuales a través de la recopilación de datos cuando los automóviles están transitando en las calles.
Seungki Ryu, líder del proyecto en KICT, probó el sistema en tiempo real fotografiando la superficie de las calles de Saúl mientras conducía con un sensor de visión instalado en su parabrisas. El modelo predictivo con IA segmenta semánticamente los daños en la superficie del camino utilizando una red codificador-decodificador basada en la arquitectura Red Neuronal Totalmente Convencional (FCN, por sus siglas en coreano).
En tanto, la aplicación móvil consiste en recopilar datos utilizando el modelo de IA y una plataforma de servidor en la nube basada en mapas para identificar baches en función de los datos transmitidos desde la app. Actualmente, varios gobiernos de Corea, como las ciudades metropolitanas de Gwangju, Goyang-si y Gimhae-si, están probando esta tecnología. Ahora, el equipo de investigación del KICT pretende expandir su mercado no solo a gobiernos locales, sino también escalarlo a otro nivel y llevarlo a diversos países.
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