Sistema de detección de baches y guardarraíles con IA, probado en Ohio

Sistema de Honda y ODOT detecta baches y guardarraíles dañados con IA, ahorrando millones y mejorando seguridad vial. Pruebas en Ohio con alta precisión.

Un sistema capaz de detectar baches y guardarraíles dañados con una precisión de hasta el 93% ya ha sido probado en miles de kilómetros de carreteras, lo que podría ahorrar millones de dólares al año. Así lo demostró un proyecto piloto liderado por Honda y el Departamento de Transporte de Ohio (ODOT), donde los vehículos se convirtieron en herramientas de monitorización continua de la infraestructura vial.

La idea se basa en utilizar sensores que ya existen en los vehículos modernos. Cámaras y LiDAR, típicamente empleados en sistemas de asistencia al conductor, se reutilizaron para capturar el estado de la carretera y elementos del arcén durante la conducción normal. Los datos recogidos se procesaron mediante inteligencia artificial y se transmitieron a una plataforma en la nube, donde se generaron y priorizaron automáticamente las tareas de reparación. En consecuencia, los equipos de mantenimiento ya no necesitan recorrer las carreteras buscando problemas: el sistema los identifica y clasifica según su urgencia.

El piloto abarcó aproximadamente 4.800 kilómetros de carreteras en el centro y sureste de Ohio. El sistema detectó baches, guardarraíles dañados, señales de tráfico faltantes o deterioradas, problemas en el pavimento y otros peligros. La precisión alcanzó el 93% para guardarraíles y el 89% para baches, mientras que la detección de señales llegó hasta el 99%. Esto no solo aceleró las reparaciones, sino que también mejoró su precisión, asegurando que los problemas de seguridad más críticos se abordaran primero.

La importancia del proyecto se entiende mejor al considerar la escala de la infraestructura. ODOT gestiona más de 69.000 kilómetros de carriles y una de las mayores redes interestatales de Estados Unidos. En un entorno así, los métodos de inspección tradicionales requieren recursos considerables, mientras que la monitorización automatizada ofrece un enfoque fundamentalmente distinto para el mantenimiento.

El impacto económico es igualmente notable. Las estimaciones del proyecto sugieren que un despliegue a gran escala podría ahorrar más de 4,5 millones de dólares al año, principalmente al reducir las inspecciones manuales y permitir una planificación más eficiente. Las reparaciones pueden realizarse antes, evitando que los problemas se agraven y resulten más costosos.

La seguridad es otro factor clave. Las inspecciones viales suelen llevarse a cabo en condiciones peligrosas, como carreteras estrechas o zonas de tráfico intenso. Al automatizar la detección de defectos, el sistema reduce la necesidad de inspecciones manuales y ayuda a disminuir los riesgos para los trabajadores en carretera.

El proyecto se ha desarrollado desde 2021 y ha reunido a varios socios, incluyendo Parsons, i-Probe y la Universidad de Cincinnati. Su colaboración creó un sistema donde la recogida de datos, el análisis y la gestión de infraestructuras están conectados en un único flujo de trabajo.

De cara al futuro, Honda ya está en conversaciones con varios estados para expandir el sistema más allá de Ohio. Un próximo paso podría implicar una participación más amplia, donde vehículos cotidianos contribuyan con datos durante su conducción habitual. La participación sería voluntaria y los datos recogidos se limitarían a elementos esenciales como la ubicación y los problemas detectados en la carretera.

Si se adopta a gran escala, este modelo podría transformar las carreteras en un sistema continuamente monitorizado, que se apoya en los vehículos que ya las usan cada día.