Cómo usa Reino Unido la inteligencia artificial para controlar el tráfico y sancionar a los conductores

En tres días el sistema ha generado cerca de 300 sanciones

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La IA está ayudando a detectar infracciones que las otras tecnologías no logran ver. (Policía de Devon y Cornwall)
La IA está ayudando a detectar infracciones que las otras tecnologías no logran ver. (Policía de Devon y Cornwall)

Reino Unido ha potenciado su sistema de control de tráfico con inteligencia artificial con el objetivo de aumentar la seguridad vial y reducir las infracciones al volante. En sus primeras semanas de implementación, la nueva tecnología ha demostrado ser eficaz en la detección y sanción de infractores que son difíciles de reconocer para los dispositivos ya instalados.

La primera cámara de vigilancia vial impulsada por IA fue instalada cerca de Launceston, en Cornwall, en una de las carreteras más transitadas del país. En tan solo 72 horas ha detectado a 117 personas usando sus teléfonos móviles mientras conducen y a otras 130 que no llevaban puesto su cinturón de seguridad. Por lo que en total se registraron 297 infracciones en tan solo tres días.

Cómo funciona el sistema de vigilancia

Para su funcionamiento, la cámara captura imágenes de alta calidad de los conductores, que luego son analizadas por un software con inteligencia artificial para determinar si se ha cometido una infracción.

Esta captura se realiza mediante un conjunto de cámaras de alta velocidad de obturación, un flash infrarrojo y sistemas de filtrado. Si el software de IA detecta una infracción en las fotografías, la imagen se envía a un agente de la fuerza policial para revisar si realmente se ha cometido la infracción.

La IA está ayudando a detectar infracciones que las otras tecnologías no logran ver. (Unsplash)
La IA está ayudando a detectar infracciones que las otras tecnologías no logran ver. (Unsplash)

Posteriormente, los conductores pueden recibir una carta de advertencia o un aviso de procesamiento según la gravedad de la infracción. Esta tecnología no solo agiliza el proceso de detección de violación del código de tránsito, sino que también permite abordar con mayor eficacia las faltas menos evidentes, que los radares tradicionales de velocidad a menudo no logran captar.

El proyecto ha sido llevado a cabo en colaboración con Acusensus, una empresa tecnológica australiana, y la organización Vision Zero South West, junto con la Policía de Devon y Cornwall, al sur del país.

Esta no es la primera vez que se implementa este sistema, anteriormente en Nueva Gales del Sur, Australia, se realizaron las mismas pruebas con resultados positivos similares, en los que, según los informes, estas cámaras ayudaron a reducir las muertes en carretera en un 20%.

Además, en septiembre de 2022, Reino Unido también hizo una serie de pruebas similares y durante los 15 días de ensayo se detectaron 590 casos de personas que no llevaban puesto el cinturón de seguridad y 45 personas usando sus teléfonos móviles mientras conducían.

La implementación de esta tecnología surge como una propuesta para solucionar los casos de accidentes de tráfico en la nación, ya que durante 2022 se registraron 48 muertes en carretera y 738 lesiones graves en Devon y Cornwall, lugar donde se han hecho las pruebas.

La IA está ayudando a detectar infracciones que las otras tecnologías no logran ver. (Unsplash)
La IA está ayudando a detectar infracciones que las otras tecnologías no logran ver. (Unsplash)

Adrian Leisk, jefe de seguridad vial de la Policía de Devon y Cornwall, señaló que esta tecnología no solo apunta a mejorar la seguridad vial, sino que también tiene un componente educativo al enviar un mensaje claro a los conductores: “cualquiera que continúe usando su teléfono al volante será atrapado”.

La inteligencia artificial se suma al resto de dispositivos con los que cuentan las autoridades actualmente, como el caso de sensores, radares y cámaras en los semáforos, que no cuentan con limitaciones para identificar delitos. Mientras que con la IA es posible analizar los comportamientos de los conductores para determinar una potencial infracción según la base de datos con la que ha sido alimentada y entrenada.

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