La distancia entre peatones en Madrid ha aumentado 6.8 metros desde el cornavirus

Un estudio llevado a cabo por Rodrigo Delso Gutiérrez, Dr. Arquitecto e Investigador del Grupo Hypermedia vinculado a la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), han monitorizado el comportamiento de los peatones en la Puerta del Sol, de Madrid, desde el inicio del Estado de Alarma usando algoritmos de Inteligencia Artificial para extraer patrones que permitan diseñar un plan de desconfinamiento con datos reales y evaluar las medidas tomadas hasta ahora.

Según se indica en el estudio, durante el confinamiento el número de peatones descendió un 95% pero desde el primer día de la “nueva normalidad” (02/05/2020), el número de personas en el espacio público ha vuelto a niveles normales pre-covid. La diferencia es que la distancia entre personas ha aumentado una media de 6.8 metros con respecto a la misma semana del año anterior. Las personas se alejan.

A pesar de ello, durante el horario permitido de paseo de tarde (20:00-23:00) el 55-60% de los peatones rompen consistentemente la distancia mínima de separación de 2 metros.

El problema no es la falta de espacio ya que hay suficiente para mantener la distancia mínima. Un factor crucial es la disposición del mobiliario urbano. El 80% de las zonas de riesgo detectadas se encuentran rodeadas de objetos (fuentes, quioscos, bolardos) que obligan a la gente a caminar pegados. Además, las áreas cercanas a un lugar para sentarse tienen un 70% más de probabilidades de convertirse en zonas de riesgo.

El movimiento de los peatones se considera de segunda importancia y las ciudades disponen de muy poca o ninguna información. Conocer la distancia social y el comportamiento del peatón son las principales herramientas de prevención del contagio, evitando que las ciudades se enfrenten a tomar decisiones a ciegas. Analizar y después entender cómo nos movemos en el espacio público es la mejor manera de aumentar la seguridad y la calidad de nuestras ciudades.

Este estudio se ha realizado a partir de un algoritmo de Inteligencia Artificial (red convolucional) que procesa las imágenes de dos cámaras que retransmiten en directo la Puerta del Sol. Este algoritmo cuya arquitectura es abierta, ha sido entrenado por el equipo para analizar comportamiento humano con una precisión del 98%: extraer el objeto (peaton, bicicleta, coche, autobus, etc.), su trayectoria y su localización 3D.

Es importante destacar que solo se utilizan imágenes de extrema baja resolución en donde es imposible reconocer rasgos faciales y, por lo tanto, el anonimato está garantizado. El grupo de investigadores ha realizado este estudio sin ánimo de lucro y sin financiación externa por lo que se asegura su imparcialidad.