Tecnología salvavidas: sensores y mapas inteligentes para evitar accidentes con animales en las carreteras

Cada año, los accidentes con animales en la calzada provocan miles de heridos y un coste millonario en Europa. Ahora, un innovador sistema desarrollado en Francia utiliza cámaras, IA y simulaciones ecológicas para reducir el riesgo de colisiones y proteger así tanto a los conductores como a la fauna.

Por Enrique Coperías

En Europa, los accidentes de tráfico provocados por la presencia de animales en la calzada son relativamente frecuentes. Aunque su impacto en términos de víctimas humanas es limitado, cada año se registran aproximadamente 507.000 colisiones, que se traducen en unas trescientas víctimas mortales (menos del 1% del total de muertes en carretera) y 30.000 heridos. Además, el coste económico asociado a estos accidentes se estima en 800 millones de euros anuales.

En España, la situación también es preocupante: cada año ocurren alrededor de 14.000 accidentes de tráfico causados por animales. Más de la mitad de los conductores confiesa haberse enfrentado una situación de riesgo por la presencia de animales en la carretera, un 6% se ha visto implicado en un accidente relacionado con ellos y el 94% ha avistado animales en la vía en algún momento.

Según datos de Ecologistas en Acción, las carreteras españolas provocan la muerte de aproximadamente diez millones de vertebrados al año. Por su parte, la Asociación de Empresas Encargadas de la Conservación de Infraestructuras de nuestro país estima que cada día se retiran unos mil animales muertos de las carreteras, lo que equivale a un total anual de 365.000 animales atropellados.

Detección de los puntos críticos de colisión

Para abordar esta problemática, un equipo de investigación francés ha desarrollado un innovador método que utiliza tecnologías avanzadas para gestionar las colisiones entre vehículos y animales. Liderado por Sylvain Moulherat y Léa Pautrel, de OïkoLab y TerrOïko, el estudio ha sido publicado en la revista de acceso abierto Nature Conservation.

Este enfoque busca mapear el riesgo de colisión entre trenes y ungulados (corzos y jabalíes) mediante el despliegue de una red de cámaras trampa, que integran sensores y gemelos digitales en las infraestructuras de transporte. No hay que olvidar que un gemelo digital es una representación virtual de un objeto, sistema o infraestructura del mundo real que se actualiza en tiempo real mediante datos recopilados por sensores. Permite simular, monitorear y optimizar su funcionamiento, anticipar problemas y tomar decisiones más informadas, mejorando su eficiencia y mantenimiento.

El método comienza simulando los movimientos más probables de los animales dentro y alrededor de las infraestructuras con un software de modelado ecológico. Esto permite identificar las áreas de mayor riesgo, conocidas como puntos críticos de colisión.

Posteriormente, el modelado ecológico se emplea nuevamente para diseñar el despliegue óptimo de sensores fotográficos en el campo, y evaluar distintos escenarios para garantizar que los resultados sean coherentes con las simulaciones iniciales.

Un corzo está a punto de cruzar una vía férrea. Ha sido fotografiado por un sensor de campo e identificado automáticamente con inteligencia artificial. Crédito: TerrOïko Licencia: CC-BY 4.0

Con la ayuda de la inteligencia artificial

Una vez desplegados los sensores, los datos recopilados —principalmente fotografías— se procesan mediante inteligencia artificial basada en aprendizaje profundo, lo que permite detectar e identificar las especies presentes cerca de la infraestructura.

Estos datos se integran en un modelo de abundancia que estima la densidad probable de animales en las diferentes áreas estudiadas y permite generar un mapa de la abundancia relativa de las especies y del riesgo de colisión.

Este método ya ha sido implementado en una sección de vía férrea en el suroeste de Francia, aunque puede aplicarse a cualquier tipo de infraestructura de transporte, incluidas las carreteras, tanto en instalaciones existentes como durante la fase de diseño de nuevas construcciones, como parte de una estrategia de evaluación de impacto ambiental.

Información en tiempo real de la presencia de un animal

La integración de sistemas de monitoreo orientados a la biodiversidad en las infraestructuras de transporte y sus gemelos digitales abre nuevas posibilidades.

Con sensores capaces de recopilar datos de manera continua, este enfoque podría evolucionar para proporcionar información en tiempo real a los conductores, generar mapas adaptativos dinámicos e incluso alimentar los sistemas de navegación de vehículos autónomos.

Este avance no solo mejoraría la seguridad vial, sino que también contribuiría a la protección de la biodiversidad en las áreas circundantes. ▪️

• Información facilitada por Pensoft Publishers

• Fuente: Moulherat S, Pautrel L, Debat G, Etienne M-P, Gendron L, Hautière N, Tarel J-P, Testud G, Gimenez O. Biodiversity monitoring with intelligent sensors: An integrated pipeline for mitigating animal-vehicle collisions. In: Papp C-R, Seiler A, Bhardwaj M, François D, Dostál I (Eds) Connecting people, connecting landscapes. Nature Conservation (2024). DOI: https://doi.org/10.3897/natureconservation.57.108950