Cada día, millones de niños van caminando o en bicicleta a la escuela, a menudo por carreteras que nunca fueron diseñadas teniendo en cuenta su seguridad. Identificar los riesgos y priorizar las mejoras es esencial, pero las evaluaciones tradicionales de seguridad vial pueden ser laboriosas y consumir muchos recursos. A través de la iniciativa respaldada por Google.org IA y yo: Aprovechando las herramientas de IA para un mayor impacto en la seguridad vial. En Vietnam, iRAP y sus socios están cambiando esta situación aprovechando la inteligencia artificial y ampliando el alcance de las evaluaciones de Star Rating for Schools para reflejar mejor cómo viajan los niños hoy en día.
Un avance importante del proyecto ha sido el Desarrollo de sistemas basados en inteligencia artificial capaces de identificar automáticamente elementos de seguridad vial a partir de imágenes a nivel de calle e imágenes de observación de la Tierra. Mediante el aprendizaje automático, el sistema puede reconocer elementos como cruces peatonales, señales de tráfico, alumbrado público, medidas de gestión de velocidad e intersecciones, traduciéndolos a los atributos necesarios para las evaluaciones SR4S. Esto reduce drásticamente la necesidad de codificación manual, al tiempo que permite realizar evaluaciones a una escala mucho mayor. Estamos realizando evaluaciones en más de 900 escuelas en las provincias objetivo del proyecto en Vietnam., Vĩnh Long y Un Giang.
La tecnología está ayudando a transformar SR4S de una herramienta de evaluación basada en la ubicación a una plataforma capaz de analizar rutas escolares completas. La nueva funcionalidad desarrollada a través del proyecto de Google lo respalda. Cargas masivas de datos y evaluaciones continuas, creando oportunidades para evaluar cientos de escuelas de manera más eficiente y consistente que nunca.
Al mismo tiempo, SR4S está evolucionando para brindar un mejor apoyo a la movilidad sostenible. Reconociendo que muchos niños van en bicicleta a la escuela, el programa se está ampliando para incorporar la Modelo de clasificación por estrellas para bicicletas según la metodología más reciente de iRAP, versión 3.10.. Esta mejora permite a SR4S evaluar los riesgos para los ciclistas junto con los riesgos para los peatones, lo que proporciona una visión más completa de la seguridad en los alrededores de las escuelas y ayuda a los responsables de la toma de decisiones a identificar mejoras que beneficien a todos los jóvenes usuarios de la vía pública.
La introducción de la evaluación de la seguridad en bicicleta es especialmente importante, ya que las ciudades de todo el mundo buscan fomentar el transporte activo, reducir la congestión y mejorar la salud pública. Al integrar el ciclismo en las evaluaciones de seguridad escolar, SR4S puede ahora respaldar inversiones basadas en evidencia que hagan que caminar y andar en bicicleta sean opciones más seguras y atractivas para niños y familias.
Las tres nuevas mejoras del SR4S se encuentran actualmente en fase de pruebas internas y se espera que se prueben externamente el próximo año. Si está interesado en participar en el programa piloto o en obtener más información sobre estos desarrollos, póngase en contacto con nosotros en schools@irap.org
El proyecto demuestra cómo la innovación digital puede acelerar las medidas de seguridad vial. Al combinar la detección de atributos mediante inteligencia artificial, las capacidades de evaluación continua y el nuevo modelo de clasificación por estrellas para bicicletas, SR4S se está convirtiendo en una plataforma de última generación diseñada para proteger a los niños dondequiera que comience su recorrido.