All Aboard: una aplicación móvil basada en IA hace que las paradas de autobús sean más accesibles

¿Cuándo fue la última vez que utilizaron los servicios de GPS para navegar a una ubicación? Tal vez hace solo unas horas. Desde encontrar la ruta más rápida a su destino hasta navegar por las opciones de transporte público, a menudo confiamos en este tipo de servicio. Imaginen necesitar encontrar una parada de autobús basándose sólo en un servicio de GPS, sin la capacidad de ver su ubicación exacta incluso cuando están cerca. Para aquellos que son ciegos o tienen problemas de visión, ese escenario es una realidad, ya que a menudo tener que depender de los datos de geolocalización espacial no tiene la suficiente precisión, lo que por lo general se conoce como el «problema de los últimos 30 pies». A menudo, en el escenario de la parada de autobús, incluso una pequeña brecha en la navegación puede hacer que las personas pierdan su autobús por completo, ya que el conductor del autobús puede malinterpretar su intención de subir a bordo.

Un equipo del Schepens Eye Research Institute of Mass Eye and Ear, dirigido por el profesor asociado Gang Luo, se ha centrado en la tecnología de asistencia visual durante más de una década, para realizar estudios de investigación sobre el desarrollo tecnológico, la intervención, la evaluación y los factores humanos en la movilidad de las personas con ceguera o con baja visión. Si bien las agencias de tránsito tienen el mandato de mejorar la accesibilidad al transporte público como parte de la Ley de Estadounidenses con Discapacidades, existen oportunidades para mejorar las tecnologías existentes y eliminar aún más las barreras. El desarrollo de una herramienta rentable fue primordial para el equipo en su objetivo de hacer que las paradas de autobús fueran más accesibles e identificables para todos. En su esfuerzo, han desarrollado y lanzado una aplicación gratuita llamada All Aboard que crea prototipos de 10 servicios de tránsito de autobuses en los Estados Unidos, Canadá, el Reino Unido y Alemania. Su proyecto ha sido galardonado con una subvención de Microsoft AI for Accessibility.

Para utilizar la aplicación, el usuario debe sostener su teléfono móvil en posición vertical cerca de la parada. El servicio emitirá un sonido similar al de un sonar para indicar que está buscando la señal de parada de autobús, seguido de un pitido para indicar que se identificó la parada de autobús. Este último tiene diferentes niveles de tono que representan varias distancias, como se demuestra en este video tutorial.

Para garantizar que la solución que creaban se centrara en las necesidades de aquellos para los que fue desarrollada, el equipo complementó su experiencia existente en visión y programación por computadora a través de organizar grupos de enfoque con miembros de la comunidad de personas con discapacidad. La micronavegación se identificó como un desafío clave, no solo para las paradas de autobús, sino también para otros lugares como el metro, las tiendas, los bancos y más. Por último, hubo un deseo de que las funciones de micronavegación se integraran con otros servicios, como la planificación de rutas de viaje, anuncios de llegada de autobuses, navegación interior y más. Si bien All Aboard aún no tiene esa capacidad particular, el equipo del Schepens Eye Research Institute está en la búsqueda de socios de la industria que tengan interés en promover el uso de su tecnología.

La aplicación All Aboard utilizó redes neuronales profundas para reconocer las señales de parada de autobús, asumiendo que el usuario es consciente de la ruta de autobús que desea tomar y se encuentra cerca de la parada de autobús. Al usar el reconocimiento de objetos, puede identificar de manera correcta las señales de autobús que tienen el mismo diseño para un tránsito en particular, mientras ignora el número de ruta exacto en las señales. Para cada tránsito de autobús, se recolectaron, etiquetaron y usaron entre 5 mil y 10 mil imágenes de letreros de paradas de autobús para entrenar la red neuronal para aprender de manera automática las características de los patrones de señalización. En consecuencia, la red neuronal es capaz de diferenciar las señales de parada de autobús de otros objetos y otros tipos de señales de tráfico en imágenes. Para que la red neuronal de reconocimiento se ejecute en tiempo real en un dispositivo móvil con menor potencia computacional, se creó una red neuronal liviana, que permite el procesamiento en un dispositivo móvil.

Desde su lanzamiento en diciembre de 2021, la aplicación ha sido utilizada por más de 130 usuarios en más de 1,500 instancias en los Estados Unidos, Canadá, Alemania y el Reino Unido. Los resultados preliminares son alentadores; según la investigación del equipo, la tasa de navegación exitosa de las principales aplicaciones de navegación tiene un promedio del 60%, mientras que All Aboard tuvo una detección del 95% de las señales de las paradas de autobús. Las aplicaciones principales fallaron en su mayoría en áreas urbanas con muchos edificios altos. Incluso para instancias de navegación exitosas, All Aboard pudo llevar a los usuarios a las paradas de autobús con mayor precisión.

El siguiente paso para la aplicación es un plan para expandir la cobertura de los servicios de tránsito de autobuses a más ciudades en los Estados Unidos, así como también hacer que esté disponible en Android y construir nuevos futuros para la navegación, como el metro y otros destinos populares.