Los algoritmos buscan meter una velocidad extra a la gestión integral de las autopistas

La compañía Autopistas está participando en distintos proyectos de innovación. Como banco de pruebas usa el Future Road Lab, en la autopista C-32, en Cataluña, donde testa las herramientas que luego se implementan en las vías gestionadas por la empresa, compañía perteneciente a Abertis, uno de los operadores de referencia internacional en la gestión de autopistas de alta capacidad y calidad, con cerca de 8.000 kilómetros de vías en 15 países de Europa, América y Asia.

Xavier Daura, su mánager de Innovación, explica en qué consiste este 'laboratorio': «Gracias al proyecto se podrán entender las carreteras del futuro con los clientes que vamos a tener, primero los vehículos conectados y después también los autónomos». «Nuestro propósito es reducir accidentes, mejorar la movilidad y limitar los niveles de contaminación. Queremos llegar al gran objetivo que es cero muertos en 2050», añade.

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Autopistas ha liderado también el estudio Eumob sobre la digitalización vial de los corredores entre Francia y España. «Se ha calculado -expone Daura- cuáles son los servicios que se podían desplegar, desde distintos punto de vista, como la sensórica, las comunicaciones y los datos». Este proceso permitiría ahorros de más de 2.000 millones de euros al año mientras que su inversión ascendería a 423,6 millones.

También se está perfeccionando el sistema 'free flow' de los peajes sin barreras con una solución de visor que detecta vehículos sin que precise la reducción de velocidad. Los datos se gestionan a través de algoritmos. «En cuanto a sensores -dice-, estamos trabajando en tecnologías propias de Video Analytics. A través de cámaras, realizamos algoritmos con redes neuronales para detectar por qué carril circulan los vehículos, a qué velocidad, si hay un coche en contradirección o animales en la calzada o se produce un atasco. Todo en tiempo real. La IA puede determinar el riesgo de accidentes en diferentes secciones de la autopista».

Cintra, filial de Ferrovial, gestiona autopistas en nueve países. Su decidida apuesta por la innovación ha llevado a la compañía a estar presente en proyectos de vanguardia, como fue en su momento la 407ETR en Toronto, la primera carretera de peaje de paso libre, hasta los carriles de peaje con precios dinámicos en Texas, Virginia y Carolina del Norte.

La compañía ha desarrollado el concepto de carretera inteligente con Aivia. Así lo describe Ricardo Sánchez, director de Servicios Técnicos e Innovación de Cintra: «Mediante una serie de sensores instalados en la carretera, se detectan situaciones de seguridad que afectan a la circulación, se procesa la información y se comunica a los vehículos en tiempo real». El piloto se desarrolla en Virginia, en la I-66, cerca de Washington, y cubre un tramo de tres millas.

«La primera fase de la carretera inteligente -afirma Sánchez- es mejorar la seguridad vial: detectar vehículos parados, peatones en la carretera y situaciones de congestión. Los datos se procesan mediante algoritmos de inteligencia artificial y luego se comunican a través de tecnología 5G o V2EX (vehicle-to-x)».

La carretera inteligente está diseñada para ayudar a los vehículos conectados. Pero el siguiente paso será la ayuda al coche autónomo, porque «le ayuda a sensorizar mejorar su entorno», declara. «El problema ahora mismo del coche autónomo es que está limitado en lo que ve. Una carretera inteligente mejoraría su visión. Como decimos nosotros, sería como ponerle gafas», apunta.

Sobre la tipología de sensórica, Sánchez expresa que «los radares de carretera representan la tecnología clásica». «Más novedosas son las cámaras de tráfico tradicionales con una capa de inteligencia artificial, que pueden detectar un vehículo parado o un peatón gracias a los algoritmos», añade. Pero lo último son los Lidar, comenta: «Se trata de radares que generan un modelo en 3D. Todavía es compleja su utilización, pero su ventaja frente a la cámara es que no le afecta la falta de visibilidad».

Entre la AP-1 y la AP-8 se encuentra otro laboratorio donde, con ayuda de la IA, se trabaja con medidores inteligentes de emisiones instalados en peajes, cámaras de visión artificial, sistemas de alerta de presencia de ciclistas en la carretera y una red de balizas inteligentes.

«La movilidad CCAM (connected, cooperative and automated mobility) está aquí y, por eso, la Diputación de Guipúzcoa, junto con el Ceit, puso en marcha el proyecto Gipuzkoa Living Lab en 2021», explica Silvia Pérez, directora de Carreteras del departamento de Infraestructuras Viarias de la Diputación Foral de Guipúzcoa.

La iniciativa comenzó con el despliegue de un corredor cooperativo en las autopistas AP-1 y AP-8, menciona: «El corredor está compuesto por dos grandes bloques, una nube que recoge datos de distintas fuentes y, tras procesarlos, los convierte en eventos que se transmiten a los vehículos de manera geolocalizada a través del segundo gran bloque, la propia infraestructura física de comunicación con los vehículos». El desarrollo está realizado en Open Source, para facilitar la integración de nuevos elementos en el corredor y la adaptación de la plataforma para nuevas pruebas. En el Living Lab Cloud, los datos se recogen en una plataforma big data.

Detalla Pérez el funcionamiento de las balizas: «En la parte de la infraestructura física, hay instaladas actualmente 25 balizas en las carreteras AP-1/AP-8. Estas balizas de comunicación bidireccional con los vehículos son duales. Es decir, implementan tanto comunicaciones de largo alcance (5G) como de corto (ITS-G5). Además, también son balizas Bluetooth».

Sobre hasta dónde puede llegar la carretera inteligente, Pérez recuerda el dicho inglés sky is the limit: «Será más segura, más eficiente y más respetuosa con el medio ambiente, y ayudará a combatir el cambio climático». La Diputación Foral participa en iEXODDUS, un consorcio europeo impulsado por la UE para la extensión de la Conexión Autónoma.

Con el objetivo de fiscalizar la vía (urbana e interurbana) Asimob (Advanced Services In Mobility) ha diseñado un dispositivo para detectar fallos y así evitar accidentes de tráfico. «Utilizamos la visión artificial y el big data -señala Ibon Arechalde, CEO de la startup- para monitorizar los distintos activos de las carreteras: las señales de tráfico, las marcas viales, las barreras de protección o el pavimento». El sistema está capacitado para localizar agua, hielo, viento, niebla y nieve en las carreteras. Esta información ayuda a establecer alertas de seguridad y a informar a los conductores de la situación de las vías en tiempo real.

«La visión artificial -indica Arechalde- interpreta el mundo de una forma bastante parecida a como lo hacemos los humanos. Por eso es relativamente fácil transformar ciertos procedimientos que en el pasado se realizaron por personas y ahora adaptarlos mediante una serie de fórmulas y cálculos de forma inteligente».

Utilizan para ello dispositivos comerciales adaptados con el despliegue de un software que hace posible poder utilizarlos en los cometidos deseados. El beneficio que reporta, a juicio de Arechalde, es que «permite convertir en inspector de carreteras cualquier vehículo, un coche, una bicicleta».

El sistema facilita la conexión de los gestores de las carreteras con sus infraestructuras. De hecho, favorece la estrategia de mantenimiento. «La supervisión del pavimento ayuda a las administraciones a determinar cuáles son las zonas que deben reparar», subraya.

La metodología ya se utiliza en la Comunidad de Madrid, Cataluña, Extremadura, País Vasco e Islas Canarias. A nivel internacional se está implantando en países como Bélgica, Países Bajos, Canadá, Brasil. El coste se calcula por kilómetro. «Para 1.500 kilómetros de red de carreteras, el precio aproximado oscila entre 25.000 y 30.000 euros», aclara el CEO de la compañía.