Investigadores chinos sugieren que monitorear la actividad cerebral de los pasajeros podría ayudar a los sistemas de conducción autónoma a tomar decisiones más seguras en situaciones de riesgo.
Un nuevo estudio publicado en la revista Cyborg and Bionic Systems y liderado por científicos de la Universidad Tsinghua, en China, propone convertir a los propios pasajeros en una fuente de información que ayude a los coches autónomos a tomar mejores decisiones en momentos difíciles.
Mediante el uso de fNIRS o espectroscopía funcional en el infrarrojo cercano para monitorizar en tiempo real la actividad cerebral relacionada con estrés y percepción del riesgo, los especialistas integraron esas señales en el cerebro de la lógica de conducción autónoma y obtuvieron resultados prometedores en simulaciones y pruebas controladas, según informa Tech Xplore.
El sistema fusiona la evaluación fisiológica de los pasajeros con un algoritmo de aprendizaje profundo para guiar las decisiones del vehículo cuando surgen escenarios de riesgo, como un frenado de emergencia, la incorporación brusca de otro vehículo en la ruta o un peatón cruzando, por ejemplo.
Beneficios en seguridad y aprendizaje de los sistemas de conducción autónoma
Cuando el algoritmo detecta señales consistentes de incomodidad o tensión en los ocupantes, prioriza una estrategia más conservadora: frena antes, aumenta la distancia de seguridad o reduce la velocidad de forma temprana. De esta manera, la combinación de Inteligencia Artificial (IA) y neurotecnología permitiría diseñar vehículos autónomos que respondan al estrés y la percepción de riesgo de los pasajeros.
En las pruebas realizadas, la inclusión de datos cerebrales aceleró el aprendizaje del agente y mejoró métricas de seguridad y confort respecto a versiones tradicionales del algoritmo. Según los investigadores, utilizar la reacción humana como un sensor adicional permite que el sistema valore no solo aquello que los sensores físicos detectan, sino también cómo las situaciones son percibidas por quienes viajan dentro del vehículo. Los resultados fueron consistentes en experimentos de frenado de emergencia y maniobras de corte frontal, entre otras situaciones.
Referencia
Safety Decision-Making for Autonomous Vehicles Integrating Passenger Physiological States by fNIRS. Xiaofei Zhang et al. Cyborg and Bionic Systems (2025). DOI:https://dx.doi.org/10.34133/cbsystems.0205
Limitaciones actuales y desafíos técnicos
Sin embargo, aún existen limitaciones importantes. Los ensayos se hicieron en escenarios relativamente simples y con participantes de rangos de edad y perfiles similares. Para lograr una generalización a contextos reales será imprescindible evaluar el sistema con tráfico complejo, diversidad cultural y pasajeros con distintas reacciones emocionales o condiciones médicas.
Además, integrar señales biológicas exige una respuesta probada frente al ruido (movimiento, luces). Los sistemas deben estar validados clínicamente y deben existir marcos legales que protejan a los usuarios frente a usos indebidos. Sin embargo, además de una mayor seguridad el avance abre la puerta a coches autónomos «empáticos», que adapten sus estilos de conducción según el pasajero.