{"id":51693,"date":"2024-07-03T10:00:46","date_gmt":"2024-07-03T08:00:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/?p=51693"},"modified":"2025-12-11T17:28:56","modified_gmt":"2025-12-11T16:28:56","slug":"la-genai-en-los-its","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ferrovial.com\/blog\/es\/2024\/07\/la-genai-en-los-its\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo revolucionar\u00e1 la GenAI los Sistemas de Transporte Inteligente (ITS)?"},"content":{"rendered":"

Introducci\u00f3n: los pilares de la GenAI<\/strong><\/h2>\n

Los or\u00edgenes de la GenAI pueden encontrarse en el nacimiento del concepto de inteligencia artificial (IA)<\/em>, que puede definirse como programas que perciben, razonan, se adaptan y act\u00faan. Se trata de un marco general que engloba todo lo relacionado con la teor\u00eda y el desarrollo de sistemas inform\u00e1ticos capaces de llevar a cabo tareas que normalmente requieren la cognici\u00f3n y la inteligencia humanas.<\/a><\/p>\n

Podemos considerar que los or\u00edgenes de la inteligencia artificial como tal se remontan a mediados del siglo XX, gracias al brit\u00e1nico Alan Mathison Turing, l\u00f3gico y pionero inform\u00e1tico. El concepto de ordenador concebido por Turing era el de un programa almacenado en el que la m\u00e1quina ten\u00eda la posibilidad de modificar o mejorar su propio programa. Turing sol\u00eda plantear c\u00f3mo los ordenadores pod\u00edan aprender de la experiencia, as\u00ed como resolver nuevos problemas mediante el uso de principios rectores, un proceso que ahora se conoce como resoluci\u00f3n heur\u00edstica de problemas.<\/a><\/p>\n

Otro ingrediente b\u00e1sico para alcanzar la GenAI actual es el aprendizaje autom\u00e1tico<\/em> (ML, del ingl\u00e9s machine learning<\/em>), que se centra en la parte de \u00abadaptaci\u00f3n\u00bb de la IA. Consiste en utilizar algoritmos para mejorar el rendimiento del programa en el que se encuentra, aliment\u00e1ndose y aprendiendo de cantidades crecientes de datos con el tiempo, sin necesidad de ser programado expl\u00edcitamente.<\/p>\n

El tercer concepto que se ha desarrollado mucho como parte de los algoritmos del aprendizaje autom\u00e1tico es el aprendizaje profundo<\/em> (deep learning<\/em>), en el que las redes neuronales profundas multicapa aprenden autom\u00e1ticamente a partir de cantidades ingentes de datos y se adaptan a partir de la experiencia en cada iteraci\u00f3n. Por s\u00ed mismo, el aprendizaje profundo ha evolucionado de ser inicialmente un modelo discriminativo a un modelo generativo<\/em> en el que se aprende de la probabilidad de la distribuci\u00f3n de los datos a partir de los datos que se reciben como entrada, lo que permite generar una nueva instancia sobre la base de la l\u00f3gica de los ya aprendidos.<\/p>\n

Por \u00faltimo, llegamos a la IA generativa<\/em> (GenAI), que utiliza un subconjunto de t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo para generar nuevos contenidos, tras aprender a trav\u00e9s de una cantidad masiva de datos y largos periodos de entrenamiento. La diferencia m\u00e1s profunda entre la GenAI y la IA tradicional<\/a> es la capacidad de la inteligencia artificial generativa para operar sin necesidad de ejemplos etiquetados. As\u00ed, la GenAI aprende patrones y estructuras a partir de los datos y utiliza esta comprensi\u00f3n para generar contenidos totalmente nuevos, desde respuestas textuales y obras de arte hasta composiciones musicales y voces humanas realistas.<\/p>\n

La aplicaci\u00f3n de la GenAI en la gesti\u00f3n de autopistas<\/strong><\/h2>\n

La GenAI ofrece infinitas posibilidades y lo cierto es que no hemos hecho m\u00e1s que empezar a explorarlas. Ha llegado una nueva era y, con ella, se nos brindan grandes oportunidades para mejorar nuestras vidas por completo con todo tipo de aplicaciones diferentes, tanto en la vida profesional como en la personal.<\/p>\n

Hay muchos sectores y temas que se pueden tratar para ahondar en las aplicaciones de la GenAI, pero en esta ocasi\u00f3n me gustar\u00eda centrarme en su aplicaci\u00f3n en el sector en el que llevo trabajando m\u00e1s de 18 a\u00f1os: las carreteras interurbanas. En la siguiente secci\u00f3n he elaborado una breve lista de posibles aplicaciones de la GenAI en las carreteras interurbanas, en la que se destacan los beneficios transformadores que aportar\u00e1.<\/p>\n

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  1. \n

    An\u00e1lisis de v\u00eddeo: detecci\u00f3n de incidentes<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    En los sistemas inteligentes de transporte (ITS), que son los que se suelen implantar en las autopistas (tel\u00e9fonos SOS, c\u00e1maras de CCTV, paneles de mensaje variable, sistemas de detecci\u00f3n de veh\u00edculos, etc.), tambi\u00e9n es bastante com\u00fan desplegar sistemas de detecci\u00f3n autom\u00e1tica de incidentes (AID) con c\u00e1maras, que se instalan en infraestructuras cr\u00edticas y en determinados tramos de carretera, como en los t\u00faneles. Estos sistemas se llevan aplicando desde hace m\u00e1s de 20 a\u00f1os, con nuevas mejoras tecnol\u00f3gicas que se han ido incorporando a lo largo del tiempo. No solo se van utilizando mejores c\u00e1maras, sino que, adem\u00e1s, se han introducido componentes de IA y ML en los algoritmos de detecci\u00f3n de incidentes, con el fin de reducir las falsas alertas de incidentes comunicadas a los operarios y que, por lo general, est\u00e1n causadas, por ejemplo, por reflejos de luz, p\u00e1jaros o sombras. Sin embargo, incluso con la introducci\u00f3n de estas mejoras, muchas de estas detecciones de incidentes siguen siendo limitadas, siguen teniendo una cantidad significativa de alertas falsas positivas y, por tanto, siguen requiriendo la verificaci\u00f3n por parte de un operario antes de proceder a la acci\u00f3n correspondiente.<\/p>\n

    Una de las caracter\u00edsticas que introduce la GenAI son los modelos de visi\u00f3n amplia<\/a> (LVM), que se refieren a modelos avanzados de inteligencia artificial dise\u00f1ados para procesar e interpretar datos visuales, normalmente im\u00e1genes o v\u00eddeos. Estos modelos son de visi\u00f3n \u00abamplia\u00bb en el sentido de que tienen un gran n\u00famero de par\u00e1metros, muchas veces de millones o incluso miles de millones, lo que les permite aprender patrones complejos en los datos visuales.<\/p>\n

    Una de las particularidades de los sistemas de AID es que los casos pr\u00e1cticos tienen que programarse uno por uno y, por tanto, hay que cubrir muchas situaciones convencionales, frecuentes y cr\u00edticas. Cada caso se implanta en el sistema de un modo espec\u00edfico, con un conjunto concreto de par\u00e1metros y limitaciones, lo que deja muchos otros sin cubrir. Por consiguiente, hay muchos casos que pueden ser cr\u00edticos o importantes, pero que el sistema de identificaci\u00f3n autom\u00e1tica pasa totalmente por alto, ya que no se ajustan a las especificidades de ninguno de los pocos casos programados.<\/p>\n

    En caso de aplicar algoritmos de GenAI a los mismos conjuntos de v\u00eddeo, el sistema ser\u00e1 capaz de entender el v\u00eddeo como un todo y, de este modo, identificar todo tipo de anomal\u00edas, sin tratar de hacerlas encajar en uno de los casos de uso incluidos en una lista delimitada, sino desde una perspectiva m\u00e1s amplia, como lo har\u00eda un operario, es decir, con capacidad para identificar cualquier anomal\u00eda en un v\u00eddeo concreto, debido a todo un conjunto de posibles razones. Por ejemplo, al tratarse de una autopista, adem\u00e1s de veh\u00edculos hay otras cosas en la carretera (peatones, animales, carga perdida). Asimismo, podr\u00e1 detectar una conducci\u00f3n peligrosa, por ejemplo ante un cambio repentino de carril o un cambio brusco de velocidad. Tambi\u00e9n podr\u00e1 identificar y anular f\u00e1cilmente elementos como los p\u00e1jaros, las sombras o los reflejos y, gracias a ello, eliminar\u00e1 una mayor variedad de falsos positivos.<\/p>\n

    Una vez identificada una anomal\u00eda, el sistema de GenAI podr\u00e1 clasificarla seg\u00fan el nivel de gravedad y tomar las medidas necesarias autom\u00e1ticamente o crear un informe detallado siguiendo el mejor formato, con toda la informaci\u00f3n necesaria para facilitar la inspecci\u00f3n y la comprensi\u00f3n por parte de un operario. Esta informaci\u00f3n podr\u00eda incluir datos como, por ejemplo, el n\u00famero de veh\u00edculos implicados, las marcas, modelos y colores de los veh\u00edculos, el n\u00famero de personas presentes en el lugar, si hay menores o personas mayores, si alguna de las personas pertenece a la polic\u00eda o al cuerpo de bomberos, las condiciones f\u00edsicas de la carretera (como derrames de agua o aceite)… Adem\u00e1s, todo ello puede entregarse por escrito o incluso respaldarse con un boceto, una imagen o un v\u00eddeo de creaci\u00f3n propia para facilitarle al operario la comprensi\u00f3n exhaustiva de la situaci\u00f3n.<\/p>\n

    Es importante destacar la palabra \u00abcomprensi\u00f3n\u00bb, ya que mientras que un sistema de AID puede detectar varios acontecimientos independientes, como la presencia de humo, la circulaci\u00f3n excesivamente lenta de un veh\u00edculo, el cambio de carril, la circulaci\u00f3n de un veh\u00edculo por el arc\u00e9n o la detenci\u00f3n de un veh\u00edculo, el sistema de GenAI es capaz de comprender en realidad la escena de v\u00eddeo cotejando todos los incidentes como una acci\u00f3n completa, de principio a fin y, probablemente, informar de la secuencia de acontecimientos antes mencionada como \u00abaver\u00eda de un veh\u00edculo\u00bb con un enfoque exhaustivo. Esto es posible para la IA generativa despu\u00e9s de aprender a trav\u00e9s de cantidades masivas de datos sobre lo que es y lo que no es \u00abnormal\u00bb, as\u00ed como de tener en cuenta informaci\u00f3n complementaria recogida de muchas fuentes diferentes. Todo ello aporta a la GenAI una visi\u00f3n y comprensi\u00f3n m\u00e1s amplias del mundo en el que vivimos y, as\u00ed, el sistema logra alcanzar mayores niveles de comprensi\u00f3n cuando se analiza una escena, adem\u00e1s de ser capaz de proporcionar una descripci\u00f3n muy detallada en el formato requerido que pr\u00e1cticamente garantiza entender el informe.<\/p>\n

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    1. \n

      An\u00e1lisis de v\u00eddeo: prevenci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Con el uso de los mismos algoritmos de GenAI a trav\u00e9s de cantidades ingentes de v\u00eddeos hist\u00f3ricos y en tiempo real, la GenAI revolucionar\u00e1 la prevenci\u00f3n y la minimizaci\u00f3n de los atascos y los accidentes y, gracias a ello, garantizar\u00e1 un tr\u00e1fico m\u00e1s fluido y aumentar\u00e1 la seguridad vial. Los algoritmos de la GenAI podr\u00e1n identificar patrones que provoquen atascos o accidentes antes incluso de que ocurran, de modo que se podr\u00e1n tomar medidas en tiempo real, como el ajuste de los l\u00edmites de velocidad o la redacci\u00f3n de mensajes informativos espec\u00edficos mediante el uso de paneles de mensaje variable o el ajuste de la duraci\u00f3n de los sem\u00e1foros en los sistemas de ramp meter<\/em> que controlan el flujo de entrada y salida del tr\u00e1fico en la autopista.<\/p>\n

      La GenAI tendr\u00e1 una amplia visi\u00f3n y comprensi\u00f3n de toda la autopista y sus alrededores y ser\u00e1 capaz de tomar decisiones m\u00e1s inteligentes, ya que act\u00faa como un sistema completo de extremo a extremo, no solo en una ubicaci\u00f3n concreta y, adem\u00e1s, tiene en cuenta tanto los datos de v\u00eddeo (hist\u00f3ricos o en tiempo real) como cantidades masivas de otros datos que condicionan sus decisiones y optimizan los resultados, como, por ejemplo, la \u00e9poca del a\u00f1o, la hora del d\u00eda, las condiciones meteorol\u00f3gicas, los tipos de veh\u00edculos que hay en la zona (coches, camiones, emergencias, etc.), las condiciones reales del tr\u00e1fico y la evoluci\u00f3n prevista en las carreteras o poblaciones actuales o de los alrededores, entre muchos otros.<\/p>\n

      Otros tipos de sistemas sobre los que podr\u00eda actuar la GenAI, si estuvieran disponibles en la autopista, ser\u00edan el env\u00edo de mensajes informativos a los usuarios por radio, SMS, aplicaciones m\u00f3viles o incluso directamente al veh\u00edculo en el caso de veh\u00edculos conectados y aut\u00f3nomos mediante equipos espec\u00edficos en carretera. De este modo, se les proporcionar\u00eda informaci\u00f3n sobre el tr\u00e1fico y sugerencias sobre la velocidad, el carril por el que circular, las mejores opciones de ruta, etc. Tambi\u00e9n se podr\u00edan enviar alertas a los usuarios antes de que inicien un viaje sobre la situaci\u00f3n actual y las mejores opciones disponibles, como rutas, transporte p\u00fablico, mejores horas para viajar, etc., antes de que se pongan en marcha, y todo ello con un mayor nivel de comprensi\u00f3n e informaci\u00f3n transmitida que el que pueden proporcionar sistemas similares en la actualidad.<\/p>\n

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        An\u00e1lisis de v\u00eddeo: simulaci\u00f3n<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        Otra potente herramienta que la GenAI va a mejorar enormemente ser\u00e1 la simulaci\u00f3n. A trav\u00e9s de un chatbot<\/em> de texto o de voz, el operario podr\u00e1 describir un escenario de tr\u00e1fico concreto y preguntar sobre la mejor forma de gestionar la situaci\u00f3n, ya sea con el fin de prevenirla, optimizarla, minimizar el impacto, aumentar la seguridad, o todo ello al mismo tiempo. El algoritmo de GenAI podr\u00e1 facilitar una lista de opciones con sus ventajas e inconvenientes, otras consideraciones e incluso una recomendaci\u00f3n. De nuevo, tal y como se ha mencionado con otros casos anteriores, el hecho de que la GenAI tenga en cuenta cantidades masivas de informaci\u00f3n hist\u00f3rica y un gran n\u00famero de datos adicionales y par\u00e1metros de influencia, ofrecer\u00e1 a los operarios la mejor ejecuci\u00f3n posible del plan para una situaci\u00f3n determinada.<\/p>\n

        A continuaci\u00f3n presentamos una breve lista a modo de ejemplo sobre en qu\u00e9 tipo de situaciones puede ser interesante solicitar un an\u00e1lisis:<\/p>\n

          \n
        • Ruta origen-destino para el transporte de mercanc\u00edas peligrosas o grandes cargas.
          \nRespuesta del sistema: documentaci\u00f3n necesaria, mejor fecha y hora, velocidad, ruta espec\u00edfica, se\u00f1alizaci\u00f3n del transporte y de la carretera, medidas en caso de accidente seg\u00fan la mercanc\u00eda transportada, etc.<\/li>\n
        • Planificaci\u00f3n para d\u00edas concretos con expectativas de mucho tr\u00e1fico: fiestas, vacaciones, conciertos, etc.
          \nRespuesta del sistema: mensajer\u00eda y se\u00f1alizaci\u00f3n vial en diferentes fechas y horas, l\u00edmites de velocidad recomendados, gesti\u00f3n del tr\u00e1fico necesaria: d\u00f3nde y c\u00f3mo, etc.<\/li>\n
        • Planificaci\u00f3n de los trabajos de mantenimiento: cierre de carriles, desv\u00edos, l\u00edmites de velocidad, etc.
          \nRespuesta del sistema: mensajer\u00eda y se\u00f1alizaci\u00f3n vial en diferentes fechas y horas, mejor se\u00f1alizaci\u00f3n de la zona de trabajo, medidas de seguridad de los trabajadores, eficiencia laboral para trabajar de forma m\u00e1s inteligente y r\u00e1pida, etc.<\/li>\n<\/ul>\n

          En todos los casos anteriores ser\u00e1 necesario, a la par que sencillo, a\u00f1adir posibles extras espec\u00edficos como la existencia de zonas de trabajo, la ocurrencia de accidentes, diferentes niveles de veh\u00edculos pesados, etc., para que la GenAI los tenga en cuenta como parte de cada escenario.<\/p>\n

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          1. \n

            Mantenimiento y asistencia t\u00e9cnica<\/strong><\/h3>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            En este caso, la aplicaci\u00f3n no es espec\u00edfica solo para carreteras y, de hecho, puede aplicarse a todo tipo de mantenimiento y asistencia t\u00e9cnica. Gracias a la inteligencia artificial generativa, el personal o los t\u00e9cnicos de mantenimiento no tendr\u00e1n que depender de su capacidad de organizaci\u00f3n, recordar qu\u00e9 documento necesitan para un trabajo concreto, etc. Con la GenAI, es muy sencillo implantar un simple chatbot<\/em> que se puede utilizar tanto por escrito como por voz y con el que el personal puede mantener una conversaci\u00f3n en cualquier idioma, con una interfaz en la que el motor de la GenAI podr\u00e1 explorar cantidades ingentes de datos no estructurados y proporcionar la informaci\u00f3n necesaria, del documento correcto y en la p\u00e1gina correcta. \u00a1Y todo ello en una fracci\u00f3n de segundo!<\/p>\n

            Adem\u00e1s, este tipo de chatbot<\/em> tambi\u00e9n puede aplicarse como interfaz de usuario para la asistencia t\u00e9cnica, donde los algoritmos de GenAI pueden ofrecer una conversaci\u00f3n completa y ayudar a resolver el problema recurriendo a la documentaci\u00f3n interna e incluso complement\u00e1ndola con informaci\u00f3n disponible en Internet. Asimismo, puede conformar un ticket muy detallado para que los t\u00e9cnicos sean capaces de generar esquemas, dibujos, representaciones, im\u00e1genes, etc. a medida, contrastados previamente con el usuario y adjuntarlos a una descripci\u00f3n minuciosa, una tabla con toda la informaci\u00f3n del usuario y del dispositivo para facilitar la comprensi\u00f3n del problema. Incluso puede enumerar la lista de herramientas necesarias que previsiblemente se podr\u00edan utilizar para resolver el problema.<\/p>\n

            En resumen, la introducci\u00f3n de algoritmos de GenAI en nuestras vidas va a suponer un gran cambio que mejorar\u00e1 y optimizar\u00e1 nuestras vidas en todos los aspectos profesionales y personales gracias a su poder para analizar y procesar millones de datos procedentes de miles de fuentes diferentes. En concreto, en el sector de las carreteras interurbanas, hay toda una serie de aplicaciones y casos de uso posibles que no solo ayudar\u00e1n a los operarios y al personal de mantenimiento a mejorar su trabajo, sino que introducir\u00e1n an\u00e1lisis y respuestas autom\u00e1ticas en tiempo real a muchas situaciones en niveles a los que ning\u00fan humano podr\u00eda llegar, con resultados m\u00e1s precisos y estudiados que ayudar\u00e1n a que nuestras carreteras sean m\u00e1s seguras, a mejorar la fluidez del tr\u00e1fico, a optimizar nuestros desplazamientos, a prevenir accidentes y a qui\u00e9n sabe qu\u00e9 otras muchas maravillas que podr\u00e1n surgir en un futuro pr\u00f3ximo.<\/p>\n

            La GenAI acaba de llegar y est\u00e1 aqu\u00ed para quedarse y transformar nuestro mundo. Eso s\u00ed, como toda moneda, tiene dos caras. Por un lado, nos ayudar\u00e1 a mejorar nuestras vidas, pero, por otro, tambi\u00e9n dar\u00e1 lugar a nuevas estafas, robos de identidad y muchas otras amenazas que nunca pensamos que pod\u00edan existir ni de las que ten\u00edamos que preocuparnos. Por eso, es bueno aprovechar los nuevos algoritmos de GenAI en nuestro beneficio, pero es a\u00fan m\u00e1s importante aprender y ser conscientes de los nuevos peligros a los que tendremos que enfrentarnos y que nos har\u00e1n mucho m\u00e1s vulnerables.<\/p>\n

            Un art\u00edculo de Jos\u00e9 Luis Gonz\u00e1lez G\u00f3mez<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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