Un proyecto liderado por investigadores de la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV) utiliza Inteligencia Artificial (IA) para monitorear el flujo de pasajeros y detectar accidentes en estaciones de ferrocarriles urbanos.

El proyecto, dirigido por Gonzalo Farías, director de la Escuela de Ingeniería Eléctrica de la PUCV, y la doctora Heilym Ramírez, utiliza cámaras de video y algoritmos de IA para analizar el comportamiento de los usuarios en las estaciones. Mediante un proceso llamado “esqueletización”, el sistema identifica las articulaciones del cuerpo humano, como rodillas, muñecas y cabeza, permitiendo el reconocimiento automático de actividades como caminar, sentarse o correr.

Esta tecnología no solo mejora la seguridad al detectar accidentes, sino que también proporciona datos valiosos para el diseño de nuevas estaciones.

De acuerdo al profesor Farías, el uso de esta innovación obedece al esfuerzo de la comunidad científica en el desarrollo de la IA y el perfeccionamiento de nuevos algoritmos de aprendizaje profundo. “La información obtenida se utiliza a través de un modelo que ha desarrollado durante su doctorado Heilym Ramírez, también creado con Inteligencia Artificial, que identifica las diferentes acciones que las personas realizan en un momento preciso”.

“Podemos identificar puntos de congestión y zonas críticas, lo que nos permite diseñar espacios más eficientes y amigables”, añadió.

El sistema, que utiliza dispositivos de bajo costo como cámaras de seguridad o teléfonos celulares, tiene aplicaciones más allá del transporte público. Puede ser utilizado en faenas mineras, centros comerciales y otros entornos donde el monitoreo de la actividad humana es crucial.

Con el apoyo de fondos de fomento científico y tecnológico, el proyecto busca implementarse en el tren Limache-Puerto, mejorando la experiencia de los usuarios y la eficiencia del sistema.