IA Australiana: Solución Vial para Proteger Fauna y Conductores

Australia está logrando avances significativos en la solución del problema generalizado y a menudo trágico de los atropellos de animales, un problema que cobra la vida de millones de animales anualmente y plantea riesgos sustanciales para la seguridad humana. Investigadores de la Universidad de Sídney, en colaboración con la Universidad Tecnológica de Queensland y el Departamento de Transporte y Carreteras Principales de Queensland, han desarrollado y probado con éxito una innovadora tecnología vial impulsada por IA llamada LAARMA, o Sistema de Monitoreo y Alerta Vial Activado por Animales Grandes. Este sistema innovador representa un paso crucial en la seguridad vial y los esfuerzos de conservación de la vida silvestre.

Los atropellos de animales son una preocupación crítica en Australia, con un estimado de 10 millones de animales nativos, incluyendo mamíferos, reptiles y aves, siendo víctimas de colisiones con vehículos cada año. Más allá del impacto devastador en la biodiversidad, particularmente para especies amenazadas como los casuarios y los koalas, estos incidentes también provocan lesiones humanas, muertes y daños significativos a los vehículos. Los métodos de mitigación tradicionales, como cercas y pasos de fauna, aunque efectivos, a menudo están limitados por restricciones geográficas y financieras. Esto subraya la necesidad urgente de soluciones escalables y adaptables, que LAARMA busca proporcionar.

El sistema LAARMA es una unidad vial de bajo costo y alimentada por IA, diseñada para la detección en tiempo real de animales grandes cerca de las carreteras. Emplea un sofisticado conjunto de sensores montados en postes, incluyendo cámaras RGB, imágenes térmicas y LiDAR, para monitorear el entorno continuamente, incluso en condiciones climáticas desafiantes. Una innovación clave de LAARMA es su IA de autoaprendizaje, que continuamente aprende y mejora su precisión de detección con el tiempo sin una intervención humana extensa. El Dr. Kunming Li del Centro Australiano de Robótica de la Universidad de Sídney explicó que el sistema “se enseña a sí mismo a mejorar” y “aprende algo nuevo” cada vez que detecta un animal.

Una vez que se detecta un animal, el sistema activa inmediatamente las Señales de Mensaje Variable (VMS) intermitentes cercanas para alertar a los conductores. El contenido de los mensajes que se muestran en estas señales está cuidadosamente diseñado para maximizar la participación del conductor, presentando tanto el tipo de animal detectado como las acciones recomendadas, como reducir la velocidad y escanear la carretera por delante. Un ensayo de campo realizado durante cinco meses en el Extremo Norte de Queensland, un punto crítico conocido por las colisiones con casuarios, demostró resultados prometedores. El sistema detectó casuarios con una alta precisión del 97% y registró más de 287 avistamientos. Crucialmente, cuando se activaron las señales de advertencia, las velocidades de los conductores disminuyeron notablemente hasta en 6.3 km/h, reduciendo significativamente el riesgo de colisiones. Al final del ensayo, la precisión de detección de animales del sistema dentro de los 100 metros mejoró del 4.2% inicial al 78.5%.

Los investigadores están poniendo a disposición de forma gratuita el código que impulsa esta tecnología de IA en GitHub a nivel mundial. Este enfoque de código abierto significa que conservacionistas e investigadores de todo el mundo pueden adaptar y desarrollar modelos específicos para animales, lo que podría salvar especies en peligro de extinción en otras regiones, como los pandas rojos en Nepal o los osos hormigueros gigantes en Brasil.

Esta innovación australiana llega en medio de un impulso global más amplio para soluciones tecnológicas a las colisiones entre vehículos y vida silvestre. Otras iniciativas en Australia incluyen ensayos en Nueva Gales del Sur que se centran en sistemas de detección de animales asistidos por IA vinculados a señales viales “inteligentes” para advertir a los conductores sobre canguros, koalas y wombats. También hay discusiones e investigaciones en curso sobre tecnologías de “cercas virtuales” que utilizan señales de luz y sonido para disuadir a los animales, aunque su efectividad aún está bajo evaluación.

El desarrollo de LAARMA significa un momento crucial en la intersección de la inteligencia artificial, la seguridad vial y la conservación del medio ambiente. Al proporcionar advertencias adaptativas en tiempo real, esta tecnología ofrece un camino tangible para reducir significativamente los atropellos de animales, proteger las poblaciones vulnerables de vida silvestre y mejorar la seguridad de los automovilistas en toda Australia y, potencialmente, en todo el mundo.