Autora | Elvira Esparza
El análisis de las carreteras y su gestión ha evolucionado gracias a la tecnología. Antes se actuaba cuando se producía un siniestro, pero ahora se trata de prevenir los problemas. El análisis de carreteras ha pasado de ser reactivo a ser preventivo. ¿Cómo lo ha conseguido? Gracias al uso de plataformas y aplicaciones que utilizan sensores en carreteras, datos de los vehículos e IA para interpretar la información.
¿Qué se analiza en las carreteras para mejorar la gestión?
Para mejorar la gestión de las carreteras se analizan diferentes aspectos teniendo en cuenta las actividades que se desarrollan en las vías y los distintos tipos de vehículos que circulan:
- Gestión de tráfico. A través de sensores que miden el número de vehículos, la velocidad y los puntos de congestión se regula el flujo del tráfico en las intersecciones de las vías en tiempo real con los semáforos inteligentes.
- Los sistemas de reconocimiento de matrículas permiten el control y acceso de los vehículos a distintas zonas de las ciudades que tienen restricciones de circulación.
- Mantenimiento vial. Existen plataformas que detectan de forma automática los baches y grietas de las carreteras mediante visión artificial.
- Predicción de accidentes. Gracias al uso de datos históricos se pueden predecir los puntos de concentración de accidentes en las carreteras y actuar preventivamente.
¿Cómo está cambiando el análisis de las carreteras con la IA?
La IA ha influido en el análisis de las carreteras en tres aspectos fundamentales: la seguridad vial, la eficiencia operativa y la sostenibilidad.
Gracias a la IA se ha avanzado en el mantenimiento predictivo de las carreteras con plataformas como Logiroad que pueden analizar el pavimento y repararlo antes de que se produzcan socavones.
Con Deep learning se procesan los datos de las cámaras y sensores para gestionar el tráfico, reduciendo el tiempo de espera en los cruces de las vías y de las emisiones de CO2. Y con los gemelos digitales se pueden simular situaciones como cierres de carril por obras para saber cómo gestionar el tráfico en la realidad.
Además, la IA se conecta con los vehículos a través de las redes 5G y los vehículos conectados para enviar alertas sobre cambios dinámicos en los límites de velocidad, obstáculos en la vía o liberar carriles para el paso de vehículos de emergencia.
¿Qué plataformas y aplicaciones se están utilizando en el análisis de las carreteras?
Entre las aplicaciones que están utilizándose con éxito en distintos países destacan:
Flowity
Esta aplicación utiliza algoritmos de detección de anomalías para anticipar congestión y optimizar rutas y operaciones logísticas. A través del aprendizaje automático detecta los defectos en las carreteras y proporciona información para la planificación del mantenimiento, la estimación de los materiales y el cálculo de los costes. Flowity comenzó a utilizarse en los países nórdicos desde donde se ha expandido por Europa y Estados Unidos.
Roadlab
Está enfocada en la monitorización del estado de las carreteras. Su principal uso es el cálculo del IRI (International Roughness Index) que es un parámetro desarrollado por el Banco Mundial para medir la regularidad superficial de las carreteras (rugosidad y suavidad) y el mapeo GPS en tiempo real de cada bache o anomalía detectada. Funciona fijando el teléfono móvil al parabrisas de cualquier vehículo. Roadlab se utiliza en México, Chile, Colombia, Argentina, Uganda, Nigeria, Austria y Reino Unido, principalmente.
RMI (Roads Management Insights)
Es una herramienta de Google Maps Platform diseñada para analizar datos de movilidad mediante inteligencia artificial y ofrecer información avanzada para la gestión del tráfico, la seguridad vial y la planificación de infraestructuras. Analiza los tiempos de viaje, los patrones de congestión, las zonas de tráfico lento y las condiciones de tráfico en tiempo real para identificar los puntos propensos a accidentes y las causas de congestión. RMI se está desplegando a través de Abertis en España e Italia.
¿Cuáles son los beneficios de usar sistemas digitales en el análisis de las carreteras?
Entre los beneficios de usar sistemas digitales en el análisis de las carreteras hay que señalar:
- La optimización de la inversión. La IA predice la degradación del asfalto con lo que se puede alcanzar un ahorro del 30% en los costes de mantenimiento, al evitar que una grieta se convierta en un socavón.
- La reducción de la congestión del tráfico. Los semáforos inteligentes reducen el tiempo de espera de los vehículos en las intersecciones hasta en un 40%.
- El incremento de la seguridad. La IA identifica los puntos negros de las carreteras antes de que ocurran los accidentes a través de las imágenes captadas por las cámaras de visión artificial.
Con el uso de la IA en la gestión y análisis de las carreteras se ha conseguido incrementar la seguridad vial, a la vez que se mejora en eficiencia y sostenibilidad.
Fotos | Tomás Asurmendi, Rupaljot Rapal, Anton Skripachev/iStock
