Aplicación de IA mejora la movilidad para personas con discapacidad visual

Un estudiante de ingeniería informática de la Universidad Politécnica de Madrid, Álvaro García, ha desarrollado LAZAR, una innovadora plataforma de inteligencia artificial diseñada para facilitar la movilidad de personas ciegas o con discapacidad visual en entornos urbanos. Esta herramienta no se limita a proporcionar direcciones; su objetivo es ofrecer una experiencia más autónoma y segura al detectar obstáculos y adaptar las rutas según las capacidades individuales del usuario.

El surgimiento de LAZAR responde a una pregunta fundamental: ¿por qué deberían las personas renunciar a explorar su entorno simplemente porque este ha sido diseñado para quienes pueden verlo? La plataforma busca cambiar esta narrativa al centrarse en las necesidades específicas de sus usuarios.

LAZAR se estructura en tres capas distintas, todas ellas enfocadas en el usuario. La primera capa es la de accesibilidad, que permite crear perfiles personalizados basados en la experiencia previa del usuario, sus limitaciones físicas y cognitivas, así como sus preferencias interactivas. Esto incluye ajustes en la distancia de alerta ante obstáculos y opciones para modificar el contraste o la tipografía.

Tecnología y comunidad al servicio de la autonomía

La segunda capa es conocida como inteligencia espacial, donde la cámara del móvil actúa como los ojos del sistema. Esta tecnología combina dos modelos de inteligencia artificial: uno que reconoce elementos urbanos como vehículos y semáforos, y otro que estima la profundidad para identificar obstáculos que podrían pasar desapercibidos. Ante situaciones peligrosas, LAZAR emite alertas mediante vibraciones o señales visuales, evitando saturar al usuario con sonidos que podrían interferir con su percepción del entorno.

Por último, la tercera capa es social. LAZAR entiende que la autonomía va más allá del simple desplazamiento; también implica participar activamente en actividades urbanas. Por ello, incluye un mapa colaborativo con obstáculos reportados por los usuarios en tiempo real y recomendaciones sobre eventos accesibles.

Este sistema no solo proporciona asistencia inmediata; también aprende continuamente. Analiza las valoraciones de los desplazamientos previos para ajustar el nivel de ayuda ofrecido y personaliza las recomendaciones basándose en los intereses del usuario. Sin embargo, siempre es el propio usuario quien toma la decisión final sobre su nivel de asistencia.

Un aspecto notable es que LAZAR fue probado en un teléfono inteligente de gama media, lo cual subraya que soluciones avanzadas no deben depender necesariamente del uso de dispositivos costosos. Los resultados preliminares son alentadores: durante las pruebas técnicas, se logró una tasa de finalización de rutas del 94,2%, superando significativamente el 81,5% registrado por configuraciones estándar.

Además, se observó una reducción del 77% en situaciones cercanas a colisiones y un aumento en la distancia media de seguridad entre 0,74 a 1,12 metros. Las pruebas incluyeron participantes con discapacidad visual entre 38 y 85 años, quienes otorgaron una puntuación media excepcionalmente alta a LAZAR en términos de usabilidad y satisfacción general.

A pesar de que estas evaluaciones aún son preliminares y se realizaron bajo condiciones controladas por operadores videntes, los comentarios positivos sugieren un gran potencial para este tipo de soluciones innovadoras que combinan navegación con interacción social.