(Foto: Universidad del Norte)

El grupo de investigación en Robótica y Sistemas Inteligentes de la División de Ingenierías de Uninorte desarrolló un método que permite diagnosticar y evaluar los errores más comunes que cometen los conductores de automóviles. El proyecto, coordinado por el ingeniero Electrónico y Ph.D. en Tecnologías de la Información, Christian Quintero, busca detectar las malas prácticas al conducir con el fin de prevenir accidentes.

La propuesta fue motivada por las altas tasas de accidentalidad que se evidencian a nivel mundial originadas por conducir con cansancio, en estado de embriaguez, bajo la influencia de drogas o realizando acciones imprudentes que generan distracción. En este sentido, el proyecto se centró en detectar y caracterizar los errores más comunes que comete el conductor a fin de buscar mecanismos de acción que eviten accidentes.

El ingeniero explicó que el proyecto se divide en dos fases, la primera orientada al diagnóstico de conducción errática desarrollada con el apoyo de los estudiantes José Oñate y Juan Pérez, quienes realizaron este trabajo como proyecto de grado y la otra fase que está siendo elaborada con el apoyo del ingeniero Diego Gómez, corresponde a la integración tecnológica hardware/software de todo el sistema bajo las restricciones propias de un vehículo real.

Este software que simula la conducción de un auto en un mundo virtual bajo condiciones reales permitirá que los conductores puedan corregir o mejorar paulatinamente su forma de conducir en la medida que el sistema les indique sus errores, y les muestre como corregirlos y evitarlos desarrollando así buenas prácticas de conducción.

Este proyecto se diferencia de otros sistemas que existen en el mercado porque está creada a través de sistemas fundamentados en inteligencia computacional, específicamente en redes neuronales artificiales que buscan predecir, informar o diagnosticar acertadamente dónde se está equivocando el conductor. "Este software emite una alerta cuándo en el mundo virtual el conductor se está saliendo del carril o carretera, cuándo ha excedido los límites de velocidad o si está realizando maniobras erróneas con el timón, el freno o el acelerador", afirmó.

Quintero explicó que una red neuronal artificial es una estructura que, inspirada en las redes neuronales del cerebro humano, permite resolver tareas de clasificación y predicción. "Existen muchas aplicaciones de estas redes artificiales, pero específicamente en este proyecto se han utilizado para el modelado de las interacciones entre unas variables de entradas, en este caso, las señales provenientes del vehículo propias de las maniobras del conductor; y una variables de salida que representan el diagnóstico de las malas prácticas al conducir. Luego de recopilar toda esta información podremos entregar recomendaciones al conductor para que adquiera buenos hábitos de manejo", apuntó.

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