Investigadores rusos de la Universidad Estatal de los Urales del Sur (SUSU) han desarrollado y patentado un sistema avanzado de inteligencia artificial ( IA ) diseñado para detectar anomalías de tráfico mediante tecnología de redes neuronales. El programa, según informó TV BRICS , procesa imágenes de cámaras de seguridad en tiempo real, identificando vehículos con precisión y rastreando su velocidad y trayectoria con una precisión de hasta 30 centímetros.
Esto permite a las autoridades generar mapas visuales en tiempo real de la congestión y las interrupciones del tráfico, lo que mejora la gestión del tráfico urbano. Olga Ivanova, profesora asociada del Departamento de Programación de Sistemas de la SUSU, destacó que la capacidad clave del sistema reside en detectar incluso pequeñas desviaciones en el flujo vehicular, como pequeñas reducciones en el ancho de los carriles.
La IA está programada para identificar obstáculos, como accidentes y obras viales, lo que proporciona un sistema de alerta oportuno ante posibles interrupciones. La herramienta de visualización se actualiza cada dos segundos mediante un esquema de colores donde el aumento de la congestión se representa con tonos cada vez más rojos.
El desarrollo futuro del sistema busca no solo detectar anomalías, sino también clasificarlas y predecir su impacto en las condiciones del tráfico en un plazo de 10 a 20 minutos. Esta capacidad predictiva permitiría a las autoridades de transporte implementar intervenciones tempranas, mitigando posibles atascos y mejorando la eficiencia vial general. Según Ivanova, una ventaja clave de la tecnología es su integración fluida en la infraestructura urbana existente.
La nueva tecnología de redes neuronales rastrea los patrones de tráfico urbano
A diferencia de los sistemas convencionales de monitoreo de tráfico, que suelen requerir costosos sensores GPS instalados en vehículos individuales, este enfoque basado en IA aprovecha las redes de vigilancia existentes, lo que lo convierte en una solución rentable y escalable para centros urbanos. La precisión de la IA para reconocer las condiciones del tráfico y su capacidad para brindar información en tiempo real la convierten en una herramienta valiosa para urbanistas y equipos de respuesta a emergencias.
Al permitir una reacción más rápida ante las condiciones cambiantes de la carretera, el sistema podría mejorar significativamente la seguridad pública y reducir la congestión vehicular en áreas metropolitanas concurridas. Con los avances continuos, el equipo de investigación de SUSU prevé mejoras adicionales que mejorarían la precisión predictiva del sistema y su adaptabilidad a las condiciones cambiantes del tráfico urbano.
El proyecto subraya el compromiso de Rusia con la integración de soluciones de IA en la infraestructura pública, posicionando la tecnología como un activo clave para las iniciativas de ciudades inteligentes. A medida que el sistema se somete a más pruebas y su posible implementación en ciudades rusas , su éxito podría allanar el camino para su adopción en otras regiones que buscan modernizar sus capacidades de gestión del tráfico. – Por Eurasian Newswire News Desk.