«Buscamos mejorar la seguridad vial de los peatones en Madrid y Barcelona»

 Foto: UOC

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30/01/2020
Helena Loaiza
Cristina Bustos, investigadora colombiana del IN3 especialista en inteligencia artificial

 

En 2015, Naciones Unidas hizo el llamado a gobiernos y sociedad en general a trabajar por los diecisiete objetivos de desarrollo sostenible (ODS), que desde diferentes ámbitos buscan el bienestar general para el planeta y las personas. La UOC, comprometida con los ODS y el avance de la ciencia, impulsa, desde sus grupos de investigación, proyectos que contribuyan a la generación de nuevo conocimiento y al bienestar de la población. En el pasado Research Showcase de la UOC —evento bienal de la universidad para compartir su actividad científica—, Cristina Bustos, una investigadora colombiana, fue premiada por haber hecho la mejor contribución a la transformación social; su proyecto podrá mejorar la seguridad vial de los peatones en ciudades grandes como Madrid o Barcelona usando la inteligencia artificial.

Cristina Bustos es especialista en inteligencia artificial enfocada al uso de imágenes; es colombiana, pero vive en Barcelona desde hace tres años, donde cursó su máster de Visión por Computador. Forma parte de un grupo de investigación adscrito al Internet Interdisciplinary Institute (IN3) de la UOC, y desde allí viene trabajando en la transformación social mediante la investigación. En esta entrevista hablamos sobre su proyecto, la colaboración con entidades gubernamentales y los grandes desafíos que supone un proyecto de esta magnitud.

 

¿Cómo puede mejorarse la seguridad vial de los peatones en ciudades tan grandes como Madrid y Barcelona?

La inteligencia artificial permite predecir el grado de peligrosidad para los peatones en las calles. Usamos imágenes urbanas extraídas de portales como Google Street View y los datos de accidentalidad proporcionados por el ayuntamiento de cada ciudad, y con esto podemos entrenar una red neuronal que encuentra patrones visuales en las imágenes urbanas que están relacionados con la tasa de accidentalidad de peatones. Existe la hipótesis de que la composición visual de la escena urbana afecta también la causalidad de accidentes, y con este proyecto queremos encontrar estos patrones visuales para poder modificarlos o eliminarlos, con el fin de tener un diseño urbano que también se enfoque a la seguridad vial. Todo esto podemos hacerlo porque actualmente contamos con una cantidad masiva de datos y técnicas para poder analizarlos. En nuestro caso tenemos alrededor de un millón de imágenes para Barcelona y Madrid.

¿Quiénes han sido los colaboradores de la investigación?

Este proyecto ha sido desarrollado por el grupo de investigación Complex Systems (CoSIN3) junto con el grupo Scene Understanding and Artificial Intelligence (SUNAI), ambos de la UOC, y en adición hemos contado con varios colaboradores tanto a escala gubernamental como de la Dirección General de Tráfico (DGT), los ayuntamientos de Madrid y Barcelona, y colaboradores académicos como el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y el Instituto Cartográfico y Geológico de Cataluña (ICGC).

¿Cuáles han sido los mayores desafíos dentro del proyecto?

Este proyecto empezó sin ningún antecedente, no hay literatura que investigue sobre la mejora de la seguridad vial utilizando imágenes urbanas. Llevamos dos años de investigación, y nos ha tomado bastante tiempo, en fases como la recolección de datos (por ejemplo hablar con las entidades para que nos proporcionen los datos), y también como la creación y el ajuste de la inteligencia artificial, como la validación de procesos, etc. Ha sido un proceso largo, pero ahora tenemos resultados buenos. 

¿Qué sigue?

Aún tenemos muchas técnicas por trabajar, probar y mejorar. El campo de la inteligencia artificial avanza muy rápido y cada día salen nuevas técnicas. Entonces, para el trabajo futuro queremos probar nuevas técnicas que nos permiten ver con más claridad en el interior de las redes neuronales, así como también probar con estructuras de datos más avanzadas como videos, en lugar de una sola imagen. Además, queremos incluir más ciudades en nuestro estudio y no solo limitarnos a ciudades de España.

En el más reciente UOC Research Showcase, este proyecto obtuvo el premio a mejor contribución a la transformación social. ¿Qué significa este premio?

Este premio significa mucho para mí y me da mucho ánimo, ya que lo que siempre he querido es sacar provecho de la inteligencia artificial para construir herramientas que mejoren la vida de las personas. Entonces, me da mucha felicidad trabajar en un proyecto que apunte a mejorar un aspecto de la seguridad vial, que es la seguridad de los peatones.