Revolución en el tráfico: ¡los investigadores de Paderborn optimizan los vehículos autónomos!

Revolución en el tráfico: ¡los investigadores de Paderborn optimizan los vehículos autónomos!

La Universidad de Paderborn ha puesto en marcha un nuevo proyecto de investigación que tiene como objetivo mejorar significativamente la interacción entre vehículos autónomos y peatones. Dirigido por el Dr.-Ing. Sandra Gausemeier y Dr. rer. médico. Tim Lehmann, el proyecto se centra en reconocer las intenciones de actuar de los peatones antes de que realmente actúen. Con ello se pretende ayudar a evitar de forma proactiva situaciones críticas de tráfico, lo que podría representar un avance significativo en el campo de la conducción autónoma. Según la Universidad de Paderborn, el proyecto recibió el premio de investigación de la universidad dotado con 150.000 euros.

El innovador proyecto combina métodos de inteligencia artificial (IA) con análisis de movimiento. Los científicos llevan a cabo estudios experimentales sobre el comportamiento de toma de decisiones de las personas para desarrollar algoritmos predictivos. El desafío radica en la generación, el procesamiento y la respuesta a la información en tiempo real, especialmente en escenarios urbanos complejos.

Objetivos y métodos del proyecto.

Uno de los objetivos principales es desarrollar un sistema basado en inteligencia artificial que cree perfiles de riesgo y pueda evaluar con precisión las intenciones de acción futuras de los peatones. Para garantizar un reconocimiento exitoso de patrones de secuencias de movimiento humano, la calidad de los datos de entrenamiento es de crucial importancia. Por ello, se utilizan diversos métodos de recopilación de datos, como el seguimiento ocular y la electroencefalografía móvil.

Se presta especial atención a la implementación de estudios experimentales en entornos urbanos. Estas pruebas están destinadas a ayudar a mejorar y comprender las interacciones entre humanos y máquinas. Además, está previsto que, tras el entrenamiento, los sistemas autónomos sean capaces de reconocer las intenciones de los peatones basándose únicamente en las imágenes de las cámaras a bordo. Se esperan los primeros resultados del proyecto a principios de 2027.

Retos tecnológicos y estrategias de seguridad

El trabajo de investigación enfrenta una variedad de desafíos tecnológicos. Uno de ellos es la necesidad de optimizar los vehículos autónomos para el tráfico normal por carretera en condiciones difíciles. El Instituto Fraunhofer de Sistemas Cognitivos IKS destaca que los vehículos autónomos funcionan bien en situaciones de prueba, pero deben ser a prueba de fallos en entornos reales, como por ejemplo con mal tiempo o sensores defectuosos. Por tanto, se busca una arquitectura de software inteligente y resiliente para garantizar la fiabilidad de los sistemas.

Una parte importante del trabajo también se lleva a cabo en el proyecto KARLI, que cuenta con el apoyo de un consorcio formado por el Instituto Fraunhofer IOSB, IAO y varios socios industriales. KARLI, que significa inteligencia artificial para una interacción adaptativa, receptiva y compatible con los niveles en el vehículo del futuro, se centra en funciones de IA para los niveles de automatización 2 a 4. Las interacciones individuales entre humanos y IA desempeñan aquí un papel central. La adaptación de las interacciones a diferentes niveles de automatización tiene como objetivo mejorar la seguridad y la atención del conductor.

La protección de datos y la transparencia también son factores cruciales para ganarse la confianza de los usuarios en la tecnología. Los enfoques innovadores, como el uso de sensores compatibles con IA, cámaras interiores y modelos de lenguaje de gran tamaño, tienen como objetivo garantizar que las interacciones en el vehículo se diseñen de manera óptima y, al mismo tiempo, se mantenga el anonimato de los ocupantes. Las primeras funciones de estos proyectos podrían estar disponibles en vehículos de serie en 2026.

En general, los resultados de la investigación de Paderborn y los Institutos Fraunhofer muestran que el camino hacia una conducción autónoma segura y eficaz implica muchos desafíos complejos que deben superarse mediante enfoques innovadores y colaboración interdisciplinaria.