IPN mide estrés al conducir para mejorar movilidad urbana

Ante los graves problemas de movilidad que aquejan a las grandes metrópolis, como la capital del país, investigadores del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollan sensores biométricos apoyados en inteligencia artificial (IA) para analizar el comportamiento de los automovilistas y su nivel de estrés al conducir.

El proyecto, encabezado por el doctor Amadeo José Argüelles Cruz, del Centro de Investigación en Computación (CIC), busca generar estrategias de movilidad más seguras y eficientes mediante el uso de tecnología avanzada. Para ello, los sensores se colocan en simuladores y escenarios reales, permitiendo identificar reacciones de los conductores en situaciones de alta densidad vehicular, cruces sin señalización o presencia de peatones.

Mediante algoritmos de IA, los expertos del IPN recrean entornos que permiten observar cómo afectan diversos factores a la conducción. Los datos recabados sirven para diseñar modelos predictivos que podrían incorporarse a sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), con el fin de optimizar rutas, ajustar semáforos, y mejorar la infraestructura vial.

La información también contribuye a entender el impacto del estrés al volante en la seguridad vial y la salud de los usuarios. Este enfoque integral incluye el análisis del transporte público y privado, así como el diseño de campañas de educación vial.

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Argüelles Cruz, miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII) Nivel II, señaló que uno de los retos emergentes es el crecimiento acelerado del parque vehicular de motocicletas, que ya supera los seis millones en México. Muchas de estas unidades circulan fuera de la normativa, lo que complica aún más la gestión vial.

El proyecto cuenta con el respaldo de la Red de Expertos en Innovación Automotriz del IPN, el Instituto Mexicano del Transporte (IMT) y el Laboratorio Nacional de Electromovilidad Inteligente (LANCEI), instituciones que apuestan por una movilidad más sustentable y tecnológica.