INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La IA llega a los autobuses de la EMT para detectar incidencias y anomalías a bordo

Se trata de un sistema pionero capaz de identificar y gestionar en tiempo real situaciones inesperadas, riesgos potenciales o usos incorrectos dentro del autobús. Esta iniciativa convierte a Madrid en referente europeo en la aplicación práctica de la visión artificial al transporte público.

Elena Bueno

Madrid |

Detalle del sistema de visión artificial a bordo de un autobús urbano
Detalle del sistema de visión artificial a bordo de un autobús urbano | Ayuntamiento de Madrid

Los autobuses de la Empresa Municipal de Transportes de Madrid contarán con un sistema de visión artificial a bordo, que busca reforzar la seguridad de los usuarios y la eficiencia operativa de toda la flota. El sistema utilizará las cámaras que ya están presentes en los autobuses para identificar posibles riesgos o situaciones inesperadas, así como usos incorrectos y será capaz además de reaccionar de forma inmediata ante imprevistos que puedan comprometer la seguridad o el bienestar de los usuarios. Será útil, por ejemplo, ante la pérdida de objetos, caídas, aglomeraciones, comportamientos violentos o la presencia de patinetes eléctricos que no están autorizados.

Genera avisos en tiempo real

La herramienta generará avisos en tiempo real que llegarán, según corresponda, al conductor, al centro de control e incluso al propio viajero a través de la megafonía de los autobuses, facilitando así que se pueda actuar de manera inmediata.

El proyecto garantiza el máximo respeto por la privacidad de los usuarios, objetivo para el que se han revisado todos los criterios legales vinculados a la tecnología (tanto en lo que respecta a la inteligencia artificial como al Reglamento General de Protección de Datos).

La implantación del sistema será progresiva, incorporando primero los usos más críticos. La fase de desarrollo tendrá una duración aproximada de 18 meses y está previsto que las primeras analíticas estén operativas para el primer trimestre de 2027.