Preloader
Separador

En su tesis, que obtuvo el primer premio en la modalidad de Seguridad Vial de la última edición de los Premios Cátedras Abertis, el Dr. Javier Pérez (UMA) parte de redes neuronales de impulso para aplicar un algoritmo de aprendizaje que minimice los riesgos de accidente.

J. Bernal | 27/10/2022

Como todo lo que tiene que ver con la tecnología automovilística, los sistemas de seguridad del vehículo están experimentando grandes cambios, no siendo el menor el algoritmo de control, que es quien toma las riendas en una situación de emergencia. Estos sistemas han evolucionado desde estructuras básicas hasta las redes neuronales artificiales o Artificial Neural Networks (ANN), de segunda generación, que se usan actualmente en control en vehículos.

En su tesis Development and implementation of active safety systems in vehicles using spiking neutral networks, que obtuvo el primer premio en la modalidad de Seguridad Vial de la última edición de los Premios Cátedras Abertis, el investigador Javier Pérez (UMA) parte de redes neuronales de impulso, consideradas como la tercera generación de estas estructuras, que se basan en operaciones matemáticas que simulan el funcionamiento del cerebro gracias a la similitud entre una neurona de impulsos y una neurona biológica, ya que ambas codifican la información de forma temporal que permite hacer uso del sincronismo entre neuronas, para aplicar un algoritmo de aprendizaje. Tal y como explica Pérez, “la neurona funciona con impulsos eléctricos que codifican la información en nuestro cerebro. En las primeras generaciones, se realizó una simplificación. Lo que había no era impulso sino una variable continua. Entonces en la tercera generación la neurona ya se modela para que se produzcan esos impulsos, y eso permite hacer aprendizaje basado en sincronizaciones”.

Emular el comportamiento biológico

En el proceso, entra en juego operaciones matemáticas que simulan el funcionamiento del cerebro: “básicamente son estructuras muy simples que tenemos en el cuerpo humano, como actos reflejos o estímulos sensoriales, que no parten del desconocimiento, sino de patrones preconcebidos. Es lo mismo que una persona cuando coge un vehículo por primera vez en su vida no parte de un desconocimiento absoluto, sino de unas normas básicas. De la misma manera introducimos en el algoritmo unas ideas básicas que luego van mejorando con el aprendizaje”, expone el investigador.

De esta manera, el trabajo del investigador pretende emular el comportamiento biológico para tomar el control del vehículo tanto en situaciones de tracción como de frenada, minimizando así los riesgos de accidente. El desarrollo de esta tesis ha permitido así establecer una nueva estrategia de control del deslizamiento producido entre el neumático y el asfalto. Para Pérez, este algoritmo mejora la seguridad de la conducción humana, ya que “la información que le llega al humano es limitada. Tiene su campo de visión, su aceleración, el volante, el freno y poco más”, mientras que “un algoritmo tiene una estimación de carga de cada rueda, velocidad, el tipo de carretera por la que conducimos y una información que supera a la del humano”.

Valor experimental

Pérez también señala el valor experimental de su tesis, ya que en una estancia de tres meses en la Universidad sueca de Kungliga Tekniska Högskolan (KTH) pudo hacer pruebas en una pista de ensayo con un coche en el que se integró su algoritmo. Aunque los resultados fueron óptimos, el investigador se muestra cauto a la hora de hablar de comercialización. “Los investigadores siempre hacemos algoritmos más exóticos”, explica. “Llevarlo luego a un vehículo comercial es un paso más grande, porque supone un salto legislativo”.

En cualquier caso, está convencido de que el futuro de la seguridad de la conducción pasa por las redes neuronales de impulso y su constante aprendizaje compartido. “La idea de este algoritmo es que vaya aprendiendo constantemente. Cada vez que un usuario experimente una situación nueva vamos construyendo un aprendizaje del algoritmo”. Así pues, “el algoritmo aprende de esa situación. De esa manera cada vez es más difícil sorprenderlo. Lo que se pretende es que adquiera el conocimiento de muchos conductores”, explica.

El algoritmo aprende de esa situación, de esa manera cada vez es más difícil sorprenderlo

Asimismo, el algoritmo tiene cabida tanto en una conducción humana como en una autónoma. “En una conducción autónoma intentas evitar esas situaciones. Tu conductor virtual hará lo posible para que nunca se produzca”. Sin embargo, “ya sea con un humano o con un ordenador, en el momento de emergencia, entra en funcionamiento este sistema, que está en un segundo nivel y que es mucho más simple y robusto”, concluye.

Premios Cátedras Abertis

Además del reconocimiento a la investigación del Dr. Pérez, en la modalidad de Gestión de Infraestructuras de Transporte, se galardonó con el primer premio en los Premios Cátedras Abertis al Dr. Fernando Romero (Universidad Politécnica de Madrid) por su trabajo de tesis doctoral, Demand management measures in suburban areas with a toll highway alternative: impact on travel choices, que tiene como objetivo principal comprender mejor cómo afectan las dos distintas estrategias GTD (Geometric Dimensioning and Tolerancing) a la movilidad en los entornos suburbanos donde existe alternativa de autopistas gratuitas y de peaje compitiendo entre ellas. Para ello, se ha estudiado en paralelo cómo tres tipos de medidas afectan a las elecciones de los viajeros y analiza si estas consiguen mejorar la eficiencia del sistema.

Estos premios, que este año llegan a su XIX edición, son una distinción que reconoce a los mejores trabajos de fin de carrera o tesis doctorales de estudiantes universitarios de toda España, relacionados con la gestión de las infraestructuras viarias en todas sus vertientes, ya sea técnica de gestión, social o económica, como los relacionados con la seguridad vial.

Premios Cátedras Abertis 2022

En la pasada edición, se premió la tesis del Dr. Manuel Fuentes de la Universidad Politécnica de Madrid, Operations planning and Management in transport logistics, en la categoría de Gestión de Infraestructuras de Transporte. Por su parte, en la categoría Seguridad Vial, el ganador fue el Dr. Miguel Clavijo, de la Universidad Politécnica de Madrid, con su tesis doctoral Reconstrucción del entorno del vehículo para guiado autónomo en escenarios complejos.

La presidenta de la Fundación Abertis, Elena Salgado, destaca que “la movilidad presenta hoy en día grandes retos que deben ser abordados desde todos los puntos de vista. Con estos galardones aspiramos a estimular, generar y divulgar aquellos nuevos conocimientos para ponerlos al servicio de toda la sociedad y contribuir al desarrollo de las mejores prácticas y tecnologías al servicio de la movilidad de personas. Esta es una misión que es parte del ADN de nuestro Grupo y de su Fundación”.