Auriculares inteligentes que mejoran la seguridad vial de los peatones

En pleno auge de los «hearables», la subcategoría de wearables representados por los auriculares inteligentes que incluyen funciones y características que extienden la experiencia del audio —como los Air Pods de Apple— supone para los usuarios un mayor aislamiento del entorno.

Este aislamiento puede suponer un mayor riesgo para los usuarios, por ejemplo al caminar por entornos urbanos o al cruzar una calle; especialmente cuando se trata de auriculares con tecnología para la cancelación del ruido y del entorno —como el ruido del tráfico—para ofrecer una mejor experiencia y calidad de audio.

Xiaofan Jiang, profesor adjunto de ingeniería eléctrica en la Universidad de Columbia, se percató del potencial riesgo que supone este nivel aislamiento. Es uno de los desarrolladores del prototipo del Sistema de Alerta por Audio para Peatones (PAWS, por sus siglas en inglés), un sistema de auriculares inteligentes que utiliza el aprendizaje automático para interpretar los sonidos y alertar a los peatones en caso de detectar un potencial peligro.

Identificar amenazas entre el ruido ambiental

El funcionamiento del sistema no es trivial, ya que en cierto modo tiene que discernir entre el tráfico cercano y que no supone un riesgo, caso de los coches que circulan por la calzada, en paralelo al usuario, de aquellos vehículo que sí pueden suponer una amenaza, caso de aquellos que se aproximan al peatón que está paso de cebra.

Y tampoco se trata de identificar al vehículo que hace más ruido que el resto, ya que eso por sí solo no significa que implique un mayor riesgo que cualquier otro vehículo.

Es ahí donde entra en juego la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. El sistema PAWS cuanta con cuatro micrófonos situados en diferentes lugares de los auriculares que captan el ruido ambiente; la inteligencia artificial está entrenada para discernir al menos 60 tipos diferentes de vehículos en diferentes situaciones y entornos, «desde una calle adyacente a un campus universitario y hasta una zona residencial, pasando por la proximidades de una autopista en un día ventoso o las calles más transitadas de Manhattan,» explican en IEEE Spectrum.

La complejidad del sistema hace necesario que sea el teléfono móvil el que realice el análisis del ruido del entorno.

Unos pocos segundos que pueden salvar vidas

El PAWS, aun su fase de prototipo, es capaz de localizar un vehículo potencialmente peligroso a 60 metros de distancia, lo que proporciona unos pocos segundos de margen de maniobra para el peatón dependiendo de la velocidad a la que se aproxime el vehículo. En ese caso el usuario escuchará un pitido de alerta por encima del audio de los auriculares, aunque los desarrolladores están todavía indagando cuál es la forma más eficaz de alertar al usuario.

«Un sistema de advertencia realmente útil debería alertar solo en caso de que exista un verdadero riesgo de atropello, por lo que es necesario rastrear tanto la ubicación como la trayectoria del peatón junto con la misma información para los vehículos —dicen en *IEEE Spectrum—* y emitir un aviso acústico en 3D que proporcione al usuario información espacial» de lo que está sucediendo.

El potencial de un sistema como el PAWS sería —además de aplicable a los hearables— también a los protectores de oídos que utilizan los trabajadores de obras públicas, por ejemplo.