Los vehículos autónomos no sólo pueden servir para hacer nuestros viajes más seguros y cómodos, sino que se pueden convertir en el mejor inspector del estado de la carretera, de forma instantánea, comunicando la información de interés al resto de usuarios.
En esta línea, un grupo de investigadores del IEEE (Instituto de Ingeniería Eléctrica y Electrónica), ha encontrado la manera de que los vehículos autónomos sean capaces de detectar cuándo las carreteras tienen un nivel de humedad que las hacen peligrosas para la conducción, lo que va a permitir a estos vehículos tomar las medidas de seguridad adicionales necesarias, así como dar a conocer esta información al resto de usuarios.
El agua en las carreteras es origen habitual de numerosos accidentes y problemas, y detectar el estado exacto de las mismas en relación a su humedad puede resultar de gran utilidad para los conductores, o para los propios vehículos autónomos.
El estudio desarrollado por el equipo del IEEE busca detectar el agarre de cada carreteras (saber si está muy resbaladiza o no), a través del sonido provocado por los neumáticos a su paso, para lo cual hacen uso de sistemas de inteligencia artificial (redes neuronales recurrentes), con la información recibida gracias a la implantación de unos pequeños micrófonos en las ruedas.
La investigación está todavía en las primeras etapas, pero las pruebas iniciales mostraron un nivel de detección óptimo de las condiciones de la vía cercano al 93 %, incluso cuando el vehículo se encuentra parado en medio del tráfico, ya que el micrófono era capaz de grabar audio de los vehículos que circulaban cerca.
Como indica el artículo original, el estudio realizado por el IEEE no es el único que busca analizar las condiciones del asfalto a través del sonido emitido por los vehículos. Otro estudio similar desarrollado por la Universidad Politécnica de Madrid en 2014 utilizó también un modelo de aprendizaje automático para analizar los sonidos provocados por los neumáticos en la carretera, y clasificar el estado del asfalto en función de dichos sonidos.