Así operará esta innovadora tecnología.

Los autobuses de la Empresa Municipal de Transportes de Madrid (EMT) contará con un sistema de visión artificial en sus unidades, una tecnología que busca aumentar la seguridad de los usuarios y la eficiencia operativa de toda la flota pública, con el objetivo de detectar incidencias y gestionar situaciones imprevistas en tiempo real.

Este proyecto, que utiliza herramientas de inteligencia artificial (IA), es innovador en su campo y dispone de prototipos propios.

Asimismo, se trata de un proyecto colaborativo con Nvidia, una empresa líder en IA, encargada del diseño, según ha indicado el Ayuntamiento de Madrid en un comunicado.

El sistema aprovechará las cámaras ya instaladas en los autobuses, dándoles una nueva función: identificar posibles riesgos o situaciones inesperadas, así como usos inapropiados, y reaccionar de inmediato ante imprevistos que puedan poner en riesgo la seguridad o el bienestar de los pasajeros.

Esta respuesta instantánea permitirá, por ende, actuar con rapidez en incidentes urgentes gracias al análisis de imágenes realizado a bordo.

Evitar la pérdida de objetos, caídas o aglomeraciones

EMT Madrid ha publicado el pliego de la licitación del proyecto, y tras la adjudicación del contrato, la fase de desarrollo tendrá una duración estimada de 18 meses. Se espera que las primeras analíticas estén operativas para el primer trimestre de 2027.

Algunos ejemplos de la aplicación de este innovador sistema de detección incluyen la identificación de objetos olvidados, posiciones incorrectas en carritos de bebé y sillas de ruedas, así como la presencia de patinetes eléctricos no autorizados, caídas o desmayos de pasajeros, comportamientos violentos, frenadas bruscas y aglomeraciones en áreas específicas del vehículo, entre otras situaciones.

Esta capacidad de anticipación permitirá una detección temprana y la reducción de riesgos antes de que se conviertan en incidentes reales.

Por último, el sistema incorporará modelos de aprendizaje automático que evolucionarán con su uso, mejorando progresivamente esta tecnología.

Adicionalmente, en línea con el compromiso de EMT con la ética digital, el proyecto asegura el máximo respeto por la privacidad de los usuarios, revisando todos los criterios legales relacionados con la tecnología durante la elaboración del pliego, tanto en lo referente a la inteligencia artificial como al Reglamento General de Protección de Datos.

Reproducción en otros municipios

Los incidentes generarán notificaciones en tiempo real que se enviarán, según corresponda, al conductor, al centro de control, e incluso al propio viajero a través de la megafonía interna de los autobuses, facilitando una respuesta rápida y optimizando recursos.

Esta detección en tiempo real representa un ejemplo de movilidad conectada y segura, permitiendo que vehículos, conductores y usuarios estén interconectados en tiempo real.

La implementación del sistema será gradual: los diferentes usos se integrarán en fases, priorizando primero aquellos más críticos para asegurar una integración controlada.

Un valor añadido del proyecto es que la infraestructura disponible permitirá el desarrollo y evolución de nuevas estrategias para mejorar la accesibilidad y la experiencia de viaje.

Madrid se convierte así en referente europeo en la aplicación práctica de la visión artificial al transporte público, dejando la puerta abierta a que esta experiencia sea replicada en otras ciudades.

IA para detectar ocupaciones indebidas en paradas y carril bus

Ya en verano, el Ayuntamiento de Madrid notificó que, tras el verano, se implementaría en sus autobuses una tecnología basada en inteligencia artificial para detectar ocupaciones indebidas en paradas y carril bus de vehículos.

Este sistema responde al elevado número de denuncias que la compañía pública recibió en 2024, totalizando 17.963 vehículos.

Además, gracias a esta tecnología, podrán contar con información como el cálculo del tiempo en el desplazamiento de pasajeros, horarios y otros factores relacionados con el flujo de tráfico, como la priorización de intervenciones y la mejora de la vigilancia.