SafeDrive coloca dispositivos de fácil instalación en los vehículos que reducen el riesgo de accidente causados por fatiga y distracción al detectar el rostro del conductor
María Victoria Flangini - Universidad de Montevideo
Rodrigo Fioritti, Agustín Terra y Marcelo Ubilla, estudiantes de Ingeniería Informática de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Montevideo (FIUM), hicieron su proyecto final de carrera sobre un análisis y predicciones de eventos viales dirigido a la prevención de siniestros de tránsito.
El proyecto se originó en el emprendimiento SafeDrive, liderado por Marcelo Ubilla, cuyo objetivo es mejorar la seguridad vial mediante innovación tecnológica. SafeDrive coloca dispositivos de fácil instalación en los vehículos que reducen el riesgo de accidente causados por fatiga y distracción al detectar el rostro del conductor y alertarle en caso de presentar síntomas de sueño o fatiga. Así, por ejemplo, cuando el conductor aparta mucho la vista del frente, una voz le sugiere que mire hacia adelante, y cuando bosteza, le advierte que es mejor detenerse un momento a descansar. Cuando la persona “cabecea”, inmediatamente suena una alarma imposible de ignorar.
Para su proyecto final de carrera, los estudiantes decidieron potenciar esta iniciativa para ayudar a reducir los siniestros en Uruguay. Desarrollaron tres nuevas funcionalidades que se pueden integrar a los actuales servicios ofrecidos por el dispositivo, con el potencial de aportar resultados valiosos en la prevención de accidentes viales.
Además de las funcionalidades que ya tenía, el dispositivo ahora puede predecir los eventos de fatiga y distracción a corto plazo, mostrar en un mapa los puntos de mayor riesgo (en base a la concentración de siniestros de tránsito) y predecir el nivel de riesgo de accidente en tiempo real, en base a un algoritmo.
Para desarrollar estas funcionalidades, los estudiantes utilizaron algoritmos de Machine Learning y XGBoost, una librería de Python (lenguaje de programación) especializada en la resolución de estos tipos de problemas. Se basaron, asimismo, en reportes de SafeDrive y en los datos anuales de siniestros de tránsito a nivel nacional extraídos del portal geográfico de la Unidad Nacional de Seguridad Vial (UNASEV).
Uno de los principales desafíos a los que se vieron enfrentados fue el cálculo de riesgo de las rutas y puntos de las funcionalidades. La predicción del riesgo de recorrido y riesgo en tiempo real requería numerosas comparaciones entre distintas coordenadas y varias instancias para ajustar el proceso de análisis para que fuera eficiente. Tras varias iteraciones, lograron ajustar el proceso de análisis para mejorar su eficiencia.
La siniestralidad vial es un problema persistente en Uruguay, con aproximadamente 17.500 accidentes de tránsito por año. De estos, un 30% están relacionados con la fatiga y la distracción del conductor al volante.
El proyecto de los recién graduados busca contribuir a la seguridad vial, trabajando en conjunto con UNASEV y SafeDrive. La implementación de estas funcionalidades en los dispositivos de SafeDrive pretende mejorar la prevención de accidentes y ayudar a los conductores a tomar mejores decisiones mientras manejan, reduciendo así los accidentes causados por distracción o fatiga.
Los alumnos expresaron su agradecimiento a la Universidad de Montevideo, UNASEV y SafeDrive por el apoyo brindado para llevar a cabo este proyecto, el cual marca un hito significativo en su carrera universitaria y profesional.