Tráfico, seguridad y confort: así transformará la Inteligencia Artificial Generativa la movilidad urbana
Por Juan Antonio Guerrero Ibáñez*
La inteligencia artificial (IA) ha llegado para revolucionar la vida de la sociedad moderna. Herramientas como Chat GPT, Gemini y Bing han ganado gran popularidad en los últimos años. Estas herramientas, conocidas como Inteligencia artificial generativa (IAG), pueden producir contenido a partir de una gran cantidad de conjuntos de datos. La IA generativa aprende patrones de datos como imágenes, texto, video y audio, y genera contenido original que parece creado por seres humanos.
Para interactuar con las IA generativas se utilizan “prompts”, que son frases o instrucciones diseñadas para especificarle a la IA generativa la tarea a realizar. Las IAs generativas se clasifican de acuerdo con el tipo de contenido que producen: las generadoras de texto crean contenido personalizado, original y creativo; las de imágenes se centran en crear imágenes realistas o editar imágenes existentes; las de audio producen música, fragmentos de audio originales o mejoran la calidad de grabaciones existentes; las de video generan contenido sintético visual; y, las de voz se enfocan en sintetizar, clonar o generar voces a partir de texto o registros existentes.
IAG revolucionará los aspectos de nuestra vida diaria, entre ellos, la movilidad urbana, un aspecto que enfrenta varios desafíos como el congestionamiento vial, niveles de contaminación elevados, y problemas de seguridad vial, lo que requiere de soluciones innovadoras que transformen la movilidad urbana. La IA generativa se visualiza como una tecnología prometedora que transformará la manera en que nos desplazamos por las zonas urbanas.
Aplicaciones prácticas de la IA generativa en la movilidad urbana
Imagina tener un asistente virtual dentro del vehículo que te ayude en todo momento durante la actividad de conducción. La IA generativa puede sugerir rutas más rápidas o calcular tiempos de llegada al destino, a través de mensajes de texto o voz personalizados, te puede avisar sobre incidentes dentro del entorno vial que afecten el recorrido, por ejemplo, podría darte un mensaje como este: “Hay un accidente en la avenida Felipe Sevilla del Río, he recalculado una ruta alterna para llegar a tiempo al destino”.
La IA generativa podría producir imágenes que muestren las zonas con mayor congestionamiento vial, identificar las mejores rutas o mejor aún ajustar dinámicamente la ruta de acuerdo a las condiciones de tráfico. Además, puede generar ambientes de conducción más agradables, por ejemplo, mediante cámaras o sensores instalados en el interior del vehículo puede detectar signos de estrés y producir música ambiental para proporcionar un ambiente interior relajante que aumente el confort durante el viaje. La IA generativa puede mantener una conversación con la persona conductora cuando detecta cierto nivel de fatiga y de esta forma mantenerte alerta en todo momento o incluso, sugerirte un descanso. Al mismo tiempo, puede generar diálogos de audio cuando recibe información sobre situaciones de riesgo o condiciones anormales de tráfico; por ejemplo, podrías escuchar: “Se reporta un accidente de tráfico sobre la avenida Calzada Galván, maneja con precaución mientras diseño una ruta alternativa para llegar al destino”.
La IA generativa puede extender el campo de visión de la persona conductora, analizando el video en tiempo real y modificándolo para agregar información valiosa que contribuya a mejorar la seguridad del entorno de movilidad. Por ejemplo, puede generar video que ayude a cubrir los puntos ciegos de la conducción mediante la generación de superposiciones de video que muestre información relevante donde no llega su campo de visión y de esta forma alertar al conductor sobre alguna situación de riesgo.
A pesar de todo el potencial que puede entregar la IA generativa, existen ciertos desafíos que se deben de considerar. La eficacia de la IAG está muy relacionada con la información que se le proporciona para que aprenda. La IA generativa requiere mucha información para aprender, por lo que debemos garantizar que se proteja la información y se use de forma correcta. Además, necesita datos precisos y actualizados para aprender, de otra forma, los resultados que nos proporcione pueden ser incorrectos. Asimismo, la velocidad de respuesta de la IA generativa es clave para establecer una interacción en tiempo real, y esto depende de la capacidad de cómputo disponible para procesar la información, por lo que exige equipos computacionales avanzados que por lo general tienen costos elevados.
Es evidente que la IA generativa será fundamental y parte importante en la movilidad urbana, sin embargo, todavía se tienen que solventar los desafíos técnicos, éticos y económicos para que la movilidad urbana sea más segura, eficiente y confortante para todas las personas usuarias.
Para conocer más del presente artículo puede consultarse el siguiente enlace: https://ieeexplore.ieee.org/document/11000329
* Profesor e investigador de la Facultad de Telemática de la Universidad de Colima. Imparte clases en el posgrado en Tecnologías de Internet en el área de redes y telecomunicaciones
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