La aparición y normalización del término inteligencia artificial (IA) en nuestra sociedad ha supuesto un gran desafío sobre cómo y hasta dónde puede transformar nuestras vidas. Los más atrevidos lo ven como un progreso social y de mejora de la productividad. Los más distantes auguran un mundo lleno de robots donde el ser humano queda sujeto a su reinado. Esta está llegando a todos los ámbitos, incluidas las vías de alta capacidad.
Sin añadir dotes de subjetividad al presente artículo, la IA ha venido para quedarse. Lo evidencia, por ejemplo, el desempeño empresarial de compañías vinculadas a la producción de chips donde corren los sistemas de IA o los esfuerzos gubernamentales para forjar un marco legal sólido. Por un lado, la compañía estadounidense Nvidia, que es considerada la principal productora de chips, presentó recientemente unos ingresos totales que indicaban un crecimiento del 262 por ciento en comparativa anual y proyectaban una mejora sustancial de las expectativas.
Es decir, los actores económicos no viven ajenos a la IA y reflexionan sobre cómo incorporarla en sus procesos y estrategias. Por otro lado, en el ámbito legal, los gobiernos tratan de limitar los riesgos que se deriven de su uso. Una apuesta decidida es Europa, cuya Comisión ha marcado la estrategia general desde los inicios de 2018 con la publicación sucesiva del Plan Coordinado sobre la IA, el Libro Blanco sobre IA y el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, que fue aprobado el pasado 13 de marzo de 2024.
Cuatro vías inteligentes
Centrando el objeto del artículo a las vías de alta capacidad, la aplicación de sistemas de IA ha abierto paso a un nuevo concepto: las vías inteligentes. La monitorización y digitalización, tanto de infraestructuras como de vehículos, y la implantación del 5G con su latencia mejorada, crean un escenario idóneo para que se introduzcan sistemas de IA.
De este modo, la compartición y cesión de datos entre V2I (vehículo–infraestructura) y V2V (vehículo–vehículo) son inmediatos e instantáneos. Por consiguiente, la información obtenida de vehículos y vía, con su correspondiente integración y gestión, posibilita que algoritmos ayuden, imiten y/u optimicen las decisiones humanas vinculadas. De hecho, un ejemplo genérico sobre su aplicabilidad es la detección automática de averías críticas en el vehículo y obligatoriedad de detener la marcha.
Seguridad vial
Si analizamos el impacto en la seguridad al disponer de vías inteligentes, cuatro son los grandes campos que se ven beneficiados: la seguridad vial, la vigilancia y control del tráfico, la resiliencia del sector transporte por carretera y la identificación biométrica.
En primera instancia, la seguridad vial es la gran ganadora en este debate. Modelos estadísticos pronostican la reducción sustancial o completa de la siniestralidad a través de la predicción y mitigación de accidentes con la toma temporal del vehículo. Además, la Fuerza Pública que tenga entre sus cometidos la función de auxilio del tráfico, puede mejorar considerablemente las ratios de actuaciones de socorro en incidentes y su consecuente liberalización de recursos.
Control del tráfico
Otra dimensión que impacta directamente en la seguridad es el campo de la vigilancia y control del tráfico. A pesar de ser una competencia exclusiva de la Administración, se ve muy beneficiada por la incorporación paulatina, y todavía en fase inicial, de sistemas de IA en las vías de alta capacidad.
Así, en el artículo 4 del número Especial, de febrero de 2023, de la revista científica Logos del Centro Universitario de la Guardia Civil, se identifican «Los nuevos delitos relativos a la seguridad vial» como «el delito de velocidad excesiva; conducción bajo la influencia de bebidas alcohólicas, drogas tóxicas, sustancias psicotrópicas y estupefacientes; conducción con temeridad manifiesta; conducción con manifiesto desprecio por la vida de los demás; delito de abandono del lugar del accidente; negativo al sometimiento de pruebas; la conducción sin permiso o licencia» (Sánchez-Melgar, 2023).
Para hacer frente a estos delitos, los sistemas de IA basados en V2I pueden evitar, por ejemplo, el tránsito con exceso de velocidad a partir de la limitación remota de vehículos autónomos y/o conectados que transitan por la infraestructura; predecir, identificar y advertir de conducción con temeridad manifiesta o con manifiesto desprecio por la vida de los demás; predecir y avisar de conductas en el volante bajo el dominio de sustancias ilícitas y la consecuente toma de control temporal del vehículo hasta la presencia de la Fuerza Pública, etc.
Transporte por carretera
Asimismo, la resiliencia del sector transporte por carretera se ve reforzada. La inseguridad que sufren camioneros por falta de aparcamientos seguros o, en los países más desafiantes, por robo en ruta de la mercancía es muy elevada. Con la implantación de sistemas de IA basados en V2V se puede alertar de un incidente de seguridad inmediato basado en comportamientos de conducción extraños por parte de vehículos cercanos al área de influencia del conductor.
En el ámbito europeo, el Anexo de la Directiva (UE) 2022/2557 se refiere a sectores, subsectores y categorías de entidades críticas. En concreto, en el sector 2 (Transporte) y subsector d) (Transporte por carreteras) categoriza como entidad crítica a «autoridades viarias tal como se definen en el artículo 2, punto 12, del Reglamento Delegado (UE) 2015/962 de la Comisión responsables del control de la gestión del tráfico, excluidas las entidades públicas para las cuales la gestión del tráfico o la explotación de sistemas de transporte inteligentes es una parte no esencial de su actividad general; los operadores de sistemas de transporte inteligentes tal como se definen en el artículo 4, punto 1, de la Directiva 2010/40/UE del Parlamento Europeo y del Consejo».
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