De las estadísticas de accidentes a la seguridad vial predictiva
Las bicicletas, los patinetes eléctricos y otras formas de micromovilidad son cada vez más habituales en los entornos urbanos. Como consecuencia, la seguridad de sus usuarios ha adquirido una importancia creciente. Mientras que los automóviles incorporan tecnologías avanzadas de seguridad y, en muchos casos, circulan por infraestructuras concebidas para ellos, los usuarios de medios de micromovilidad no disfrutan del mismo nivel de protección. Mejorar esta situación constituye una prioridad de las políticas europeas. La estrategia Visión Cero(se abrirá en una nueva ventana) de la Unión Europea tiene como objetivo reducir casi a cero el número de víctimas mortales en las carreteras de aquí a 2050. Para lograrlo, iniciativas como el proyecto SOTERIA(se abrirá en una nueva ventana) examinan cómo los datos, la tecnología y la participación ciudadana pueden contribuir a prevenir las colisiones en las ciudades.
Capacitar a los ciudadanos para que formen parte de la solución
En el marco de SOTERIA se analizó la posibilidad de ir más allá del uso exclusivo de las estadísticas de accidentes mediante la combinación de datos sobre movilidad, infraestructuras y comportamiento, con el fin de detectar los riesgos antes de que se produzcan colisiones. Este enfoque técnico se complementó con actividades de creación conjunta y laboratorios vivientes que permitieron a la ciudadanía participar activamente en la mejora de la seguridad de la movilidad urbana. También se organizaron seminarios abiertos en los que los usuarios de la vía pública pudieron compartir sus experiencias de movilidad y plantear posibles respuestas a los problemas cotidianos. «Por ejemplo, una empresa de reparto buscaba formas de proteger mejor a sus empleados», explica Marina Georgiou, miembro del proyecto SOTERIA y representante de Netcompany(se abrirá en una nueva ventana), en Luxemburgo. Además de promover la participación de las partes interesadas, en SOTERIA se integraron diversas fuentes de datos sobre movilidad e infraestructuras para hacer análisis predictivos de la seguridad vial. También se estudiaron fórmulas que permitieran compartir datos de manera segura entre las partes interesadas. Asimismo, se desarrollaron herramientas de análisis asistido por inteligencia artificial, sistemas de detección de cuasiaccidentes, planificación de rutas más seguras y conocimiento de la situación para facilitar una mejor comprensión y anticipación de los riesgos para la seguridad vial en las ciudades.
Ensayos en distintos entornos de movilidad
Estos enfoques se validaron en cuatro laboratorios vivientes que representaban entornos de movilidad muy diferentes. Madrid ofrecía un entorno metropolitano densamente poblado; Sajonia combinaba contextos urbanos y rurales; Oxford representaba una ciudad universitaria con un elevado uso de medios de transporte activos; y La Canea e Igumenitsa pusieron de relieve las dificultades asociadas al turismo estacional y a los rápidos cambios en los patrones de tráfico. Por ejemplo, en el laboratorio viviente de Oxford se recopilaron datos sobre los problemas de seguridad para los ciclistas y se probaron soluciones innovadoras basadas en sensores para mejorar la seguridad de los peatones y de los usuarios de medios de micromovilidad. En Madrid se ensayó, en colaboración con la policía local, un prototipo de herramienta digital concebida para favorecer una gestión más preventiva de la seguridad vial. «El equipo del proyecto también analizó documentos estratégicos e informes de accidentes y recopiló de forma sistemática información sobre cuasiaccidentes mediante equipos de sensores y cámaras inteligentes», añade Georgiou. «Los cuasiaccidentes suelen ser la pieza que falta, porque permiten detectar situaciones peligrosas antes de que desemboquen en colisiones graves».
Aplicaciones inteligentes y herramientas basadas en inteligencia artificial
Los laboratorios vivientes proporcionaron información específica para cada emplazamiento —por ejemplo, la ausencia de pasos subterráneos en cruces donde eran necesarios en Oxford— y permitieron detectar problemas comunes a todos ellos. Entre estos problemas figuraban la falta de carriles bici bien delimitados, el mal estado del firme, la insuficiencia del alumbrado público y las deficiencias de la señalización vial, así como problemas de accesibilidad para las personas con discapacidad. A partir de estos resultados, el equipo del proyecto pudo determinar una serie de medidas comunes que las autoridades locales y los responsables políticos pueden adoptar. Entre ellas se incluyen la mejora y adaptación integral de las infraestructuras para reforzar la seguridad vial y la puesta en marcha de campañas de sensibilización que fomenten comportamientos más seguros en la vía pública. Entre los prototipos tecnológicos desarrollados figuraban aplicaciones basadas en inteligencia artificial para planificar rutas más seguras, promover cambios de comportamiento y facilitar que la ciudadanía notificara los peligros que afectan a peatones, ciclistas y otros usuarios vulnerables de la vía pública. Más allá de estas tecnologías, SOTERIA ofrece orientaciones prácticas sobre seguridad vial preventiva, gobernanza de los datos, participación de las partes interesadas y elaboración de políticas. De este modo, ofrece un marco de actuación a los municipios que desean reducir los riesgos antes de que se produzcan colisiones y contribuye a los objetivos más amplios de la iniciativa Visión Cero en Europa.
