Motive presentó nuevas funciones de seguridad vial impulsadas por IA

Motive presentó un conjunto de funciones de seguridad vial que operó con modelos de inteligencia artificial diseñados para identificar comportamientos relacionados con conducción de alto riesgo, y ofreció a operadores y organizaciones una visibilidad en tiempo real de señales que anteceden incidentes en carretera. La empresa comunicó que estas herramientas facilitaron intervenciones más rápidas que buscaron prevenir colisiones antes de ocurrir mediante la detección de patrones visibles en recorridos diarios.

La compañía señaló que existe una crisis global de seguridad vial que mantiene niveles elevados de muertes por accidentes de tráfico, mientras la fatiga, la distracción y las salidas de la vía continúan generando víctimas que se pueden prevenir. También afirmó que este escenario incrementó la presión sobre reguladores, aseguradoras y operadores para actuar de manera constante ante riesgos en tiempo real y adoptar tecnologías orientadas a reducir eventos de conducción peligrosa.

Motive indicó que implementó modelos de inteligencia artificial con capacidad para identificar señales de riesgo durante recorridos y activar intervenciones antes de que se presentaran colisiones. La empresa estimó que desde 2023 la IA Dashcam apoyó acciones que evitaron más de 170000 accidentes y contribuyeron a salvar alrededor de 1500 vidas en distintos contextos de operación.

Hemant Banavar, director de producto en Motive, declaró que la crisis de seguridad vial escaló durante años y que la tecnología debía evolucionar a un ritmo similar. También indicó que los modelos avanzados de inteligencia artificial revelaron señales tempranas de peligro antes de que se volvieran críticas y que funciones como la detección de desvío repetido de carril, la detección de fumar y la detección de estacionamiento de frente permitieron observar comportamientos que antes no se identificaban.

Las nuevas funciones de seguridad vial incluyeron herramientas diseñadas para operar en tiempo real y generar alertas para operadores y gerentes de seguridad mediante dispositivos integrados en vehículos con análisis continuo de conducción.

Funciones desarrolladas con modelos avanzados de IA

Motive detalló que la detección de desvío de carril impulsada por IA identificó eventos repetidos asociados con un porcentaje significativo de colisiones vinculadas con fatiga, y funcionó en todas las versiones de la IA Dashcam. Esta herramienta detectó tres o más desvíos en un periodo de cinco minutos a velocidades superiores a 80 kilómetros por hora y compiló la información en una línea de tiempo que ayudó a comprender patrones y reducir incidentes asociados con distracción y fatiga.

La detección de fumar impulsada por IA operó mediante la IA Dashcam de doble vista y buscó identificar cuando un cigarro permaneció en la mano o boca de un operador durante más de cinco segundos con el vehículo en movimiento. Esta función emitió alertas inmediatas dentro de la cabina y envió notificaciones a gerentes de seguridad con el fin de apoyar el seguimiento y la aplicación de políticas internas durante operaciones con distintos tipos de carga.

La detección de estacionamiento de frente impulsada por IA operó en todas las IA Dashcams y se enfocó en reconocer cuando un vehículo retrocedió desde un espacio después de estacionar de frente. Esta situación representó un factor asociado con colisiones a baja velocidad en estacionamientos y generó alertas que permitieron reforzar prácticas de conducción orientadas a reducir eventos relacionados con maniobras de reversa en áreas de tránsito peatonal o vehicular.

Herramientas basadas en datos operativos amplios

John Riddle, gerente regional de seguridad en The Dana Companies, indicó que la seguridad representó una prioridad constante en la organización y señaló que el sistema de inteligencia artificial de Motive permitió monitorear eventos de conducción e identificar comportamientos que antes pasaban desapercibidos. Explicó que este seguimiento facilitó la capacitación de operadores antes de que ciertas prácticas se convirtieran en un problema operativo para equipos de transporte.

La empresa señaló que la IA Dashcam detectó más de 15 comportamientos asociados con riesgos de conducción e incluyó somnolencia, estacionamiento inseguro y riesgos de colisión frontal. Motive citó un estudio de 2023 elaborado por el Instituto de Transporte de Virginia Tech que mostró que la IA Dashcam alertó a operadores sobre cuatro comportamientos inseguros con una frecuencia superior a modelos de dashcam de dos competidores relevantes.

Motive afirmó que clientes que utilizaron la IA Dashcam redujeron colisiones y costos relacionados con accidentes durante operaciones en carretera. La empresa señaló que el producto de seguridad vial utilizó datos de más de un millón de vehículos y activos para entrenar modelos mediante la simulación y anotación de decenas de millones de eventos anuales con apoyo de un sistema de validación con intervención humana.

La compañía explicó que su equipo de aproximadamente 400 anotadores de datos revisó videos de seguridad para eliminar falsos positivos y mejorar la precisión de detecciones en tiempo real. Este proceso permitió desarrollar modelos que comprendieron contextos operativos variados, detectaron riesgos durante recorridos y generaron alertas a una velocidad que contribuyó a evitar eventos relacionados con conducción riesgosa.

21