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ISVIAL es especialista en la técnica alternativa de Inteligencia Artificial denominada “Redes Neuronales Artificiales”, utilizada para detectar problemas “poco evidentes” que se escapan de la percepción y el análisis cognitivo de los técnicos de seguridad vial.
Las Redes Neuronales Artificiales (ANN) simulan el comportamiento biológico del cerebro humano. Éste, cuando se presenta ante un objeto desconocido (por ejemplo, una manzana) recoge y aprende la información recibida a través de los sentidos (color, olor, sabor…), de tal manera que cuando vuelve a presentarse ante el mismo objeto o similar, identifica el mismo a través de la información ya aprendida.
De manera similar, las ANN son capaces de recoger, aprender y procesar la información procedente de bases de datos de accidentes ya producidos; de tal manera que, cuando se introducen en nuestra Red Neuronal las variables recogidas en los partes de los accidentes de la carretera en cuestión, ésta puede procesarlas e identificar cuáles son los causantes reales de los accidentes.
Esta técnica de Inteligencia Artificial fue utilizada de manera pionera en la carretera Autonómica EX-105, por encargo de la Junta de Extremadura. Se trataba de una carretera de unos 150 kms de longitud, aparentemente segura y en buen estado, y sin problemas de visibilidad. Sin embargo, la vía contaba con un elevado número de accidentes con víctimas, 627 siniestros en los últimos 10 años.
Tras introducir y procesar los datos de más de 800 accidentes producidos en la vía, las Redes Neuronales Artificiales revelaron que la carretera presentaba un problema de percepción inadecuada del riesgo, lo que le llevaba a adoptar conductas más arriesgadas –como el aumento de velocidad– y a prestar menos atención a la vía, apareciendo así los efectos de cansancio y sueño.
> Ver caso de la aplicación de Inteligencia Artificial en la Carretera Autonómica Ex-105
