Despídete de los alcoholímetros: esta IA puede detectar tu nivel de borrachera solo con ver tu cara

Aproximadamente, cada 23 segundos muere en el mundo una persona debido a un accidente de tráfico. 

En total, según cifras recogidas por el diario Solidaridad Digital, los accidentes de tráfico son la causa de 1,35 millones de muertes al cabo del año. Se trata de la mayor causa de mortalidad entre jóvenes de entre 15 y 29 años.

Una de las principales causas de estos accidentes es el alcohol. En España, afirma la DGT, entre el 30% y el 50% de los accidentes tienen que ver con este factor. En concreto, a cabo del año 1.500 personas pierden la vida en la carretera por culpa de esto, y unas 50.000 resultan heridas.

Cada gota de alcohol cuenta. Como ha relatado Business Insider España, hay pruebas más que concluyentes de que una sola copa de vino o una sola cerveza, por baja que sea su graduación, disminuyen los reflejos, lo que pone en riesgo la vida del conductor y sus acompañantes.

Como consecuencia, desde hace tiempo las campañas para hacer a la población consciente del problema que supone beber y después coger el volante se han recrudecido. Mientras, la tecnología para detectar esta infracción se trata de afinar cada vez más.

Fruto de estos esfuerzos, un equipo de investigadores de una universidad de Vietnam han desarrollado una IA capaz de detectar el estado de embriaguez de una persona tan solo analizando una imagen infrarroja del rostro de la persona en cuestión.

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En concreto, relatan los expertos en la revista especializada Journal of Intelligent Information and Database Systems en un artículo recogido también por la web Inderscience, se trata de una red neuronal artificial que puede evaluar imágenes térmicas de rostros humanos y determinar con un 93% de precisión si está ebria.

Aunque con margen de mejora, el desarrollo de esta tecnología abre la puerta a un futuro no muy lejano en el que, con tan solo tomar imagen del rostro del conductor, las autoridades puedan saber si esa persona ha consumido más alcohol del permitido.

Esto permitiría a su vez, tal y como sucede hoy con otras infracciones como los excesos de velocidad, que una imagen baste para hacer cumplir la norma y persuadir a los conductores de buscar transporte alternativo en caso de haber tomado alguna copa.

Una tecnología con antecedentes

Kha Tu Huynh y Huynh Phuong Thanh Nguyen, de la Universidad Nacional de Vietnam, ubicada en Ciudad Ho Chi Minh (antigua Saigon), explican en el resumen de su artículo que hasta ahora los esfuerzos para detectar la embriaguez se habían centrado en elementos como los ojos o la posición de la cabeza.

Sin embargo, comentan, el análisis de imágenes térmicas ofrece un enfoque que puede dar lugar a menos confusiones y que, además, resulta menos invasivo, sobre todo porque evita el tener que armar complejos operativos policiales que deben detener vehículos al azar.

No se trata, ni mucho menos, del único intento de aplicar la inteligencia artificial a la detección de alcohol. 

Hace unos años, Uber salió a la palestra por tratar de patentar una IA capaz de avisar a los conductores del grado de borrachera que llevan sus viajeros, contó entonces la BBC.

En teoría, la aplicación se utilizaría también para proporcionar información al conductor como la ubicación del pasajero, la precisión con la que teclea e incluso el ángulo en el que sujeta el dispositivo. 

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Aunque poco más se ha sabido después de aquella IA, la propuesta no estuvo exenta de polémica, pues la idea inicial de la plataforma era tratar de facilitar a sus conductores el no tener que recoger a viajeros ebrios, una medida que muchos usuarios y expertos criticaron al considerarla potencialmente discriminatoria.

En el caso de la tecnología vietnamita, los investigadores subrayan la importancia de evitar falsos positivos y falsos negativos, pues los primeros impedirían a los conductores sobrios usar sus coches y los segundos dejarían libres a posibles infractores. 

"En un sistema de este tipo sería preferible pecar de precavido. No obstante, la optimización mediante conjuntos de datos de entrenamiento más amplios con imágenes infrarrojas debería acercarnos al ideal, aunque el 100% de efectividad es teóricamente inalcanzable", confiesan los expertos.