Las aplicaciones de navegación como Google Maps se han convertido en una herramienta imprescindible en el día a día de millones de personas. Se usan para encontrar la ruta más rápida en coche o en transporte público, también para conocer cómo será vivir en cada ciudad de España en los próximos 60 años. Porque mapas ya hay para todos los gustos y necesidades, como esta aplicación diseñada para descubrir el camino más seguro en plena noche.

La mayoría de mujeres han oído más de una vez la frase: "ponme un WhatsApp cuándo llegues". "¿Cuántas veces le has tenido que pedir a tu pareja, a tu amigo o a tu padre que te acompañe para no ir solo?", denunciaba una usuaria en redes sociales hace años esta desigualdad por la que las mujeres son educadas desde pequeñas a sentir miedo por las calles como medida de protección.

Las apps de Google o Apple tienen en cuenta detalles como el tiempo del recorrido, las obras o accidentes de tráfico, pero no la iluminación o tasa de delitos en la zona. La IA de estas aplicaciones no puede decirle a una persona si estará más seguro caminando por una calle y otra, pero esta tecnología ya está aprendiendo a tener en cuenta esa percepción de inseguridad, tan natural en las personas y el resto de animales.

Paseos nocturnos

Este avance se ha puesto en práctica a la hora de crear esta aplicación que ya la están utilizando los habitantes de la localidad irlandesa de Derry, también conocido como Londonderry, dependiendo de la orientación política. Safest Way nació con la intención de ayudar a caminar por las calles de Londres sin sentir que se está dentro de una película de Jack el Destripador y ahora ha llegado a Derry.

En esta ciudad de Irlanda del Norte, cada noche, un grupo de voluntarios conocido como el Inner City Assistance Team (iCat) suele patrullar las calles, interviniendo cuando las personas se sienten vulnerables, ya sea por intoxicación, problemas de salud mental o simplemente por estar solas en áreas oscuras. Como apoyo, iCat ha creado la aplicación Safest Way.

La aplicación tiene en cuenta el origen y el destino de la persona y calcula el trayecto menos aterrador y peligroso. Además de indicar detalles como las calles más iluminadas y las más seguras, la aplicación incluye una alarma disuasoria con la que hacer un potente ruido cuando la persona detecta que está en peligro.

Desde el lanzamiento de su versión beta, la aplicación Safest Way ha sido adoptada por aproximadamente 1.000 usuarios, principalmente en Londres y Derry, donde gran parte de la infraestructura de seguridad ya está totalmente mapeada. El objetivo es abarcar todo Reino Unido, además de ampliar la cobertura de datos de la app.

Enseñando a la IA a ver el peligro

Si se piensa unos segundos, hay aspectos que son fácilmente reconocibles como impulsores de esa sensación de seguridad. Uno de ellos es la iluminación, la base de este proyecto. "No es sorprendente que los distritos del centro de Londres, concurridos y densamente poblados, tengan una mayor proporción de calles completamente iluminadas que los distritos exteriores más residenciales", explican los responsables.

Al inicio del trabajo, el equipo realizó docenas de solicitudes a los consejos municipales en Londres para obtener datos geoespaciales precisos sobre estos factores de seguridad: más de medio millón de farolas y miles de cámaras públicas.

El mapa de iluminación resultante ganó el primer premio al proyecto de doctorado en la University College of London. En ese mapa, cada tramo de carretera está codificado por colores para reflejar su nivel de iluminación, desde bien iluminado hasta completamente oscuro.

Más tarde, esta información se combinó con la base de datos policiales sobre delitos y otras características urbanas como parques, áreas industriales o edificios degradados. Se aprovecharon datos de código abierto de Mapillary y OpenStreetMap con los que asignar una puntuación de seguridad a cada segmento de calle.

Tras este primer proceso, faltaba añadir una primera capa que reflejara la sensación de seguridad de las personas al transitar por esos espacios, más o menos oscuros, más o menos vigilados. Para modelar esto a gran escala, se utilizó la inteligencia artificial.

Un estudio reciente del MIT utilizó imágenes de calles de Estocolmo para enseñar a un modelo de IA a predecir la seguridad que perciben las personas al transitar esas zonas. De esta forma, se está empezando a enseñar a las máquinas a ver las ciudades de forma más parecida a como las ven las personas.

En el caso de Safest Way, fue la IA de OpenAI, en concreto el modelo de lenguaje-visual CLIP (Contrastive Language–Image Pre-Training), la que hizo este cribado incial. A diferencia de la visión por computadora tradicional, que detecta objetos discretos como farolas, CLIP (y modelos similares) interpreta el significado semántico de una escena completa, convirtiendo tanto imágenes como descripciones de texto en vectores matemáticos.

Sin ningún reentrenamiento, las clasificaciones de CLIP de lo que consideraba calles "seguras" vs "inseguras" coincidieron con el juicio humano en el 94% de los casos. Aun así, todos estos datos pueden ayudar a tomar decisiones más seguras por parte de los usuarios y transeúntes, pero no pueden predecir incidentes individuales. Los responsables de esta aplicación indican que es necesario complementarla con esfuerzos más amplios de locales, ayuntamientos y policía para hacer las calles más seguras por la noche.