“Anomaly”: inteligencia artificial para la prevención de accidentes en vías ferroviarias

El proyecto Anomaly tiene como objetivo principal la prevención y detección de eventos anómalos mediante el uso de herramientas integradas basadas en IA. Dado que estas herramientas ayudan al procesado de imágenes de cámaras de seguridad. Esta aplicación facilitará la detección de conductas anómalas en tiempo real. Todo ello en el contexto de accidentes provocados en instalaciones ferroviarias, sin dejar de abordar aspectos conductuales, éticos, técnicos, y legales.

Anomaly arranca este mes, impulsado por el Clúster Salut Mental Catalunya, Railgrup, la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), la Fundació Joan Costa i Roma (FJCR), Consorci Sanitari de Terrassa, Transports Metropolitans de Barcelona (TMB) y el Parc Sanitari Sant Joan de Déu. En esta primera fase se realizará el estudio de viabilidad del proyecto.

Las redes ferroviarias, un sector especialmente afectado

Actualmente el suicidio es la primera causa de muerte entre los jóvenes catalanes. La red ferroviaria recoge una parte importante de dichas muertes, sumando cada año más de 80 casos recurrentes, tan solo en Cataluña.

Son actos de incalculable coste humano. Tanto para el individuo que lo ocasiona como para su entorno. Además, conllevan un grave impacto a nivel social, económico y en términos de movilidad. Un grupo muy golpeado por esta situación está representado por los empleados de las redes ferroviarias. Ellos son ellos quienes sufren en primera persona el impacto emocional del incidente. Teniendo que recibir atención psicológica para poder superarlo.

Los casos llamados “indispuestos” son los más comunes (hasta 10 u 11 incidencias diarias que precisan una ambulancia). Representan un impacto en cuanto a su gestión diaria, por tanto, desde la operadora ferroviaria, se parte de una necesidad imperativa de incluir un amplio concepto de conducta anómala. Pero el desafío es aún mayor, pues son casos que exigen una altísima complejidad al momento de efectuar el análisis de prevención. Paralelamente a los casos de comportamientos autolíticos, se analizarán conductas de robo, violencia o agresión.

IA como una herramienta clave para la prevención de accidentes

De acuerdo a la experiencia que han ido acumulando los trabajadores del sector ferroviario, sabemos que las personas con tendencia autolítica en las instalaciones ferroviarias presentan ciertos patrones de comportamiento repetitivos.

La red ferroviaria ofrece un gran despliegue de cámaras de videovigilancia. Desafortunadamente, la monitorización de dichas cámaras en tiempo real implica un trabajo humanamente imposible. El proyecto Anomaly implica un avance en cuanto a medidas de seguridad gracias al estudio de un uso potencial de la inteligencia artificial (IA). Su fin es detectar ciudadanos con tendencia autolítica dentro de las instalaciones ferroviarias. Mediante el análisis de los vídeos en tiempo real podremos ser capaces de identificar con antelación el comportamiento de estas personas y así poder evitar un posible accidente.

Se trata de un sistema de alto valor para los diferentes stakeholders: compañías ferroviarias y las fuerzas de orden público, al igual que instituciones públicas u organismos sanitarios. Todos ellos reúnen esfuerzos hacia el desarrollo de estrategias que contribuyan a la prevención de accidentes.

También brinda la oportunidad de desarrollar planes de intervención más efectivos, reduciendo impactos económicos y sociales considerables.

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