Ford está probando tecnología que ayuda a predecir accidentes de tránsito

Como parte de un proyecto de City Insights de Ford Mobility en Europa, la marca del óvalo azul se encuentra realizando pruebas de una herramienta que es capaz de predecir accidentes de tránsito.
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Una de las prioridades de las marcas que integran la industria automotriz en el mundo, es buscar la forma de que sus autos sean más seguros y con ello sus respectivos modelos sean los favoritos de los consumidores en una eventual decisión de compra. Bajo esa premisa, Ford se encuentra probando una herramienta que es capaz de predecir los accidentes de tránsito.
La tecnología de Ford podría detectar zonas con probabilidad de accidentes
Esta herramienta de seguridad vial que desarrolla la marca del óvalo azul se basa en datos recopilados por los vehículos conectados, sensores inteligentes incorporados a las carreteras, así como de la información de tránsito que las autoridades locales tengan a la mano para poder predecir puntos en donde exista la posibilidad de tener un accidente de tránsito, así como las causas que puedan generar los percances como pueden ser baches, semáforos descompuestos, encharcamientos importantes, etc. De esta forma los sistemas de navegación podrían proponer rutas alternas para que el conductor pueda evitar la zona del posible accidente.
La información recopilada también servirá para tomar otras medidas preventivas como bajar la velocidad o poner más atención en el camino cuando el cambio de ruta ya no sea una opción. Esta herramienta es parte del proyecto de City Insights, de Ford Mobility Europa y de acuerdo con Jon Scott, jefe de este proyecto, dicha innovación representa una oportunidad para reducir los accidentes de tráfico y salvar vidas de manera significativa.
La tecnología utilizará sensores incorporados en autos y en los caminos
Para realizar las pruebas se utilizarán 700 vehículos Ford tanto de pasajeros como vehículos comerciales conectados de forma voluntaria en las ciudades de Oxfordshire y Londres durante 18 meses, mientras que los sensores de carretera utilizan una serie de algoritmos de aprendizaje automático para detectar incidentes de proximidad y son capaces de analizar los patrones de movimiento de los usuarios vulnerables de la carretera como ciclistas y peatones, así como de vehículos que no estén conectados.
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