Desarrollan software de inteligencia artificial para detectar baches en carretera

Está diseñado para ser instalado en parabrisas de cualquier vehículo a fin de detectarlos en las carreteras en tiempo real

Domingo Fernández | El Sol de Toluca

  · martes 24 de agosto de 2021

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Los daños a vehículos o accidentes ocasionados por los baches podrán quedar en el pasado gracias a que se ha desarrollado un software con inteligencia artificial (IA), el cual ayudará a detectarlos en tiempo real.

En México el costo anual por reparación de baches asciende a los mil 967 millones de pesos, según Caminos y Puentes Federales (CAPUFE), pero este problema lo padecen en muchas otras ciudades en el orbe, tal es el caso de Seúl, Corea, ya que el 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.

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 cual está diseñado para ser instalado en parabrisas de cualquier vehículo a fin de detectarlos en las carreteras en tiempo real, actualmente se está probando en diferentes ciudades (en Corea) y se espera pronto llegue a otros países.

El software emplea redes neuronales profundas, los métodos de gestión de la superficie de la carretera está basada en el reconocimiento de imágenes y que puede utilizarse con dispositivos móviles, por ejemplo, la cámara de un smartphone, de acuerdo al artículo titulado: ¿Baches en la ciudad? Nuevo desarrollo de inteligencia artificial podría detectarlos, publicado en el portal de la agencia Notipress.

Se agrega que con esta herramienta 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.

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).

Mientras que 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 la información transmitida desde la app.