Dependiendo de la perspectiva de fe que se tenga, fue un milagro o pura suerte que se abriera un socavón en uno de los tramos de autopista más transitados de Israel un sábado por la noche, un momento de la semana en el que el tráfico suele ser menor.
Es estremecedor pensar en las consecuencias que habría tenido el socavón en la rampa de salida de Hashalom de la autopista Ayalon si se hubiera abierto sólo 12 horas después, cuando los conductores que se desplazan al trabajo el domingo por la mañana suelen atascar la salida.
En cualquier caso, se evitó una posible tragedia mayor. Pero confiar en los milagros (o en la suerte) no es forma de dirigir la política de infraestructuras.
Las autoridades todavía están examinando las circunstancias que rodearon la creación del socavón, pero la teoría actual es que las excavaciones para las obras de construcción cerca de la autopista permitieron que el agua subterránea se precipitara en una cavidad bajo el lecho de la carretera, debilitándola y conduciendo finalmente al colapso.
Entonces, ¿hay alguna forma de prevenir los socavones en las autopistas? Al igual que con cualquier otro fenómeno, todo depende de los datos; cuanto más se conozca una situación, más información se tendrá sobre la causa, y mejor se podrán aplicar los remedios posteriores. Y, afortunadamente, la infraestructura tecnológica para prevenir los socavones -en forma de datos recogidos y la capacidad de analizarlos- existe ahora mismo.
Los socavones no son en absoluto raros -suceden en lugares que van desde Maryland hasta Atlanta, pasando por Canadá o la India-, pero no son lo suficientemente comunes como para que una empresa tecnológica invierta en una solución específica para prevenirlos.
Sin embargo, la tecnología existente que supervisa los patrones de tráfico, el clima, las condiciones de las calles y docenas de otros aspectos del transporte por carretera genera enormes cantidades de datos que, si se aplican y analizan adecuadamente, podrían dar a las autoridades una idea de qué carreteras son débiles, o posiblemente en peligro de colapso.
Uso del análisis de datos basado en la IA
Mediante un análisis de datos avanzado basado en la inteligencia artificial, las autoridades podrían utilizar los datos que ya se recogen para prevenir todo tipo de incidentes no deseados, incluidos los derrumbes de carreteras.
Esos datos son recogidos actualmente por una serie de cámaras de tráfico, sensores de carretera y cargas de vehículos inteligentes. Los responsables políticos ya los utilizan para garantizar unas carreteras más seguras, especialmente cuando se producen colapsos con demasiada frecuencia en un tramo concreto de la autopista.
Por ejemplo, los sistemas de IA analizan los datos asociados a esos accidentes y a ese tramo de la carretera para determinar la causa, como por ejemplo si una curva de la carretera es demasiado pronunciada para la velocidad recomendada o si se necesita un carril adicional.
Esos datos sobre la carretera y el tráfico también se utilizan hoy en día para reducir la congestión, con sistemas de IA que determinan el despliegue más eficiente de los semáforos, permiten a los funcionarios desarrollar sistemas para incitar a los conductores a tomar rutas alternativas o determinan los mejores lugares para construir nuevas salidas e intercambios.
Y esos mismos datos pueden utilizarse para predecir posibles colapsos en las carreteras, lo que da a las autoridades la oportunidad de solucionar el problema antes de que se produzca.
Los sensores y cámaras que ya están instalados en las principales autopistas del mundo (incluida la Ayalon) controlan el tráfico, las condiciones meteorológicas, la congestión en momentos concretos del día, los accidentes y mucho más.
Los datos recogidos sobre los picos de uso de las carreteras, por ejemplo, podrían analizarse junto con los datos sobre cómo se construyó una carretera: qué materiales se utilizaron, si hay canales de agua (incluida la infraestructura de tuberías) o líneas de gas adyacentes a la carretera, y qué obras de construcción u otros trabajos subterráneos se están realizando en la zona.
Analizando todos esos datos, los sistemas pueden determinar si la carretera está en peligro de colapso por un uso que fue mucho más allá de lo previsto por sus promotores.
Si el análisis muestra que una sección de la carretera se está sobrecargando debido a un exceso de vehículos, o que hay otros elementos de tensión -como un lecho de carretera potencialmente comprometido debido a una construcción cercana- el sistema emitiría una alerta, lo que llevaría a los funcionarios a tomar medidas inmediatas para adecuar la carretera a las normas que garanticen su plena seguridad.
El análisis basado en la IA puede garantizar que las autoridades actúen con la mayor eficacia posible, permitiéndoles liberar y redirigir recursos para reparar los puntos problemáticos que necesitan ayuda inmediata.
Los sistemas de IA de Rekor
Además, los sistemas de IA aprenden constantemente de los datos recopilados; en el caso de las grandes organizaciones como Rekor, los datos proceden de los numerosos lugares en los que está instalada nuestra tecnología.
Cuando se produce un incidente en un lugar, los sistemas analizan las condiciones de la carretera asociadas a ese incidente y las comparan con las condiciones basadas en los datos recogidos en otros lugares.
Aunque las carreteras y las condiciones que las rodean -incluidas las condiciones meteorológicas, la topografía y la forma en que se utilizan- varían de un lugar a otro, los datos que se analizan adecuadamente pueden proporcionar una visión que cambia el juego de los problemas potenciales, lo que permite a los funcionarios tomar las medidas adecuadas para evitar esos problemas.
La IA, por supuesto, no es infalible; los sistemas están plagados de falsos positivos, y depende de los maestros humanos de los sistemas de análisis de IA actuar sobre las alertas.
Pero gracias al análisis de datos basado en la IA, no tenemos que volar (o en este caso, conducir) a ciegas. Los datos pueden ayudarnos a prevenir accidentes, a mejorar las infraestructuras de las carreteras, a reducir la congestión del tráfico y, tal vez, a salvar vidas, tiempo y frustraciones asegurando que no acabemos en una autopista con un socavón.
