Una nueva tecnología desarrollada con Inteligencia Artificial (IA) esta siendo trabajada por investigadores de la PUCV, para ser implementada en estaciones urbanas de ferrocarriles con el objetivo de detectar caídas, flujo y movimiento de pasajeros.

Con esta información, se podrá diseñar infraestructura que responda a las necesidades de los usuarios y enfrente las zonas y puntos críticos.

Actualmente la investigadora Heilym Ramírez y el investigador Gonzalo Farías trabajan en el diseño del prototipo, que será aplicada en el tren Limache-Puerto (EFE).

Por el momento, lo que sabe es que esta tecnología capturará imágenes de las cámaras de video, y a través del proceso de 'esqueletización', un algoritmo determinará "las articulaciones del cuerpo de cada persona, como por ejemplo las rodillas, muñecas, cuello y cabeza", explicó Farías.

Este proceso requiere de IA a través del "uso de algoritmos de machine learning o Deep learning", permitiendo detectar actividades simples como ir sentado o de pie, correr o caer por las escaleras, sostuvo Ramírez, diseñadora del modelo.

Una de las ventajas del sistema de Reconocimiento de la Actividad Humana (RAH) es que revelará información que permitirá trabajar en mejoras de la infraestructura para enfrentar puntos críticos.

"Esta tecnología puede ayudar a ver el desplazamiento de las personas en las estaciones durante el día, conocer cuáles son los puntos de mayor concurrencia y las zonas críticas de saturación de usuarios y, de esta manera, poder diseñar a futuro espacios más amigables”, indica el investigador.

Además, su desarrollo e implementación no requiere grandes costos, ya que "podemos capturar imágenes con una cámara de video tradicional o de seguridad e incluso de un teléfono celular estándar y el sistema se adapta de buena forma", sostuvo Farías.

A futuro, esta tecnología también sería beneficiosa de implementar en escenarios domésticos y productivos, "como faenas mineras" para detectar trabajadores aislados o en centros comerciales "en situaciones que pudieran afectar a usuarios de escaleras mecánicas", finalizó el investigador.

Foto: Agencia Uno.