¿Es posible predecir el comportamiento humano en un cruce vial?

Un grupo de investigadores del Massachusetts Institute of Technology creó un sistema de aprendizaje capaz de ayudar a los automóviles sin conductor a predecir el comportamiento humano en un cruce vial. Ello involucraría elementos como las decisiones de conductores, peatones y ciclistas en un rango cercano, pero también en tiempo real.

Esto último se lleva a cabo a partir de dividir un problema de predicción de comportamiento en distintas partes para que un sistema computacional pueda resolverlo de manera simple. Dicho marco capaz de predecir el comportamiento humano en un cruce vial adivina las relaciones entre dos elementos específicos. A partir de esto, el algoritmo usa esos nexos para adivinar decisiones futuras que tomarán los actores en cuestión.

"Esta es una idea muy intuitiva, pero nadie la ha explorado completamente antes, y funciona bastante bien", explica Xin Huang, coautor del trabajo. Tal método de aprendizaje, llamado M2I, toma en cuenta dos aspectos para elaborar las predicciones: trayectorias pasadas de distintos actores viales y un mapa detallado de la zona donde se encuentre. A partir de ambos aspectos, M2I puede predecir el comportamiento humano en un cruce vial.

Además, el sistema es capaz de dictaminar qué agente tiene el derecho al paso primero, clasificando a los actores como pasador y cedente. Las predicciones respecto a los elementos mencionados serían válidas en un marco temporal de 8 segundos, según explican los autores del trabajo.

De esta forma, predecir el comportamiento humano en un cruce vial tendría un margen espacio temporal limitado a un momento específico. "En lugar de simplemente construir un modelo más complejo para resolver este problema, adoptamos un enfoque que se parece más a cómo piensa un ser humano cuando razona", explica Huang.

Cabe destacar que este tipo de herramientas podrían predecir eventos y llegar a utilizarse en escenarios de riesgo mayor, como en una carretera. A partir de ello, los mecanismos de inteligencia artificial de ciertos vehículos autónomos podrían construir una base de datos lo suficientemente compleja como para fortalecer el accionar del sistema, explican.

Así pues, predecir el comportamiento humano en un cruce vial puede convertirse en una posibilidad real durante los próximos años. Ello tomando en consideración que este modelo de aprendizaje podría ser capaz de inspirar otros trabajos capaces de mejorar el rendimiento de los navegadores artificiales de otros autos en el futuro.