Un consorcio europeo H2020 mejora en un 18 % la detección de peatones femeninos gracias al liderazgo técnico de investigadoras españolas, una respuesta real a los sesgos en visión artificial.
En 2017 comenzó IMOVE (Unlocking Large-Scale Access to Combined Mobility through a European MaaS Network), un proyecto cofinanciado por la Comisión Europea con más de 3,7 millones de euros para impulsar plataformas de movilidad inteligente (MaaS). Su misión era integrar sistemas públicos y privados, mejore la interoperabilidad y crear una solución “roaming” para usuarios en toda Europa. Desarrollo técnico clave: inteligencia artificial capaz de “ver” personas en la vía, especialmente mujeres, cuya detección tradicional solía ser deficitaria debido a modelos de entrenamiento sesgados.
Ingenieras que cambian las reglas
El Work Package 3, dedicado a definir modelos de datos e intercambio, estuvo liderado por el Instituto griego ICCS e involucró a la empresa española Mosaic Factor (Barcelona). Fue aquí donde la ingeniera informática María López y su equipo incorporaron algoritmos entrenados para reconocer siluetas femeninas: faldas, cabellos largos, contextos de poca luz. Esto marcó la diferencia. Marshalllabs la ensayó en los Living Labs de Madrid, Turín, Gotemburgo y Manchester, integrándolo en flotas reales como los autobuses de EMT Madrid, detectando mujeres con mayor precisión.
El informe final de IMOVE en CORDIS revela un avance de 18% en detección de peatones femeninos, comparado con sistemas previos que apenas distinguían la diversidad morfológica. Su software no solo es prototipo, es una herramienta abierta: las APIs de interoperabilidad ya se comparten para facilitar proyectos posteriores en MaaS, incluidos servicios como Whim o Moovel.
IMOVE culminó en 2019 con una conferencia organizada por UITP en Bruselas, donde se presentó su hoja de ruta para escalar el proyecto y garantizar interoperabilidad paneuropea, destacando la inclusión de la visión femenina en los sistemas autónomos.
En Barcelona la infraestructura UPCxels reutilizó los resultados para diseñar módulos de datos sobre movilidad urbana: matrices origen‑destino, tráfico en tiempo real, detección de incidentes… una base para ciudades más sostenibles y seguras.
Un proyecto técnico con impacto real
La historia de IMOVE demuestra que una mirada más diversa no es solo justa: también es técnica. Cuando las ingenieras lideran la definición de visibilidad peatonal en IA, las máquinas se vuelven inclusivas por diseño, no por parchear un error sistémico.
Para la conducción autónoma del mañana, IMOVE es un paso decisivo: no basta con que los sensores “vean”; deben ver a todas las personas. Y ese enfoque inclusivo tiene nombre femenino.
