AI4drive

La seguridad vial es un asunto de máxima importancia en nuestra sociedad. Proponemos utilizar IA avanzada para la mejora de la enseñanza de conductores noveles mediante análisis automatizado de su conducción.

Investigador principal

Enrique Alba Torrres

Sede:

UMA

Tecnología

Machine learning Business Analitycs

Agentes agregados

TORCAL Innovación y Seguridad S.L.

Resumen de la propuesta

La seguridad vial es un asunto de máxima importancia en nuestra sociedad. Proponemos utilizar IA avanzada (deep learning, optimización bioinspirada, híbridos) para la mejora de la enseñanza de conductores noveles mediante análisis automatizado de su conducción. Se analizarán datos sobre cómo aprenden, por dónde circulan, sus históricos, sus dificultades y sus maniobras, para ofrecer una evaluación formativa más completa. El prototipo se implantará en la empresa de autoescuelas TORCAL.

Objetivo del proyecto

El principal objetivo del proyecto es desarrollar un sistema inteligente que permita analizar la conducción que realizan los alumnos (de manera consentida y anónima) de una autoescuela durante sus clases prácticas para que el profesor/a pueda estudiar con detalle las maniobras y niveles de dificultad por los que va pasando el alumno/a. El sistema se basará en sus datos históricos, de otros alumnos similares, de los desafíos que ya ha enfrentado y de las maniobras que realiza, proporcionando una evaluación formativa más rica para el alumno/a que la que es habitual en las autoescuelas actuales. El prototipo podrá ejecutarse en una tableta o móvil, con algoritmos IA (agrupamiento, series temporales, aprendizaje profundo, optimización de recorridos) corriendo en ellos y en un servidor central. El prototipo mejorará la docencia y la seguridad vial emergente resultante, innovando en el agente agregado para ser más competitivo.

Resultados esperados e indicadores

Indicadores (esperados hasta el 31/12/2021)

  • Nuevo personal investigador (equivalente anual): 1
  • Patentes: 0
  • Nº contratos transferencia: 1
  • Congresos: 1
  • Publicaciones indexadas: 2
  • Tesis doctorales: 1

Justificación potencial impacto tecnológico del proyecto TRL

Este proyecto tendrá resultados a nivel TRL 7 (demostración de prototipo en entorno real) . Transitaremos por la cadena de valor desde el concepto y solución científica hasta el enfoque y prototipo empresarial que sea finalmente validado en la práctica. La colaboración de la empresa TORCAL ya está en marcha, con una beca, reuniones previas e intercambios de datos/resultados en ambos sentidos, así que se espera un alto impacto en la empresa. El impacto científico es esperable por el CV del equipo de investigación.