Los ciervos que se adentran en las vías del tren son un problema antiguo con dos soluciones poco satisfactorias: los silbatos montados en los trenes, que no son fiables, y las vallas altas, que son costosas. El operador ferroviario LNER y Network Rail probaron un enfoque distinto en una milla de vía entre Peterborough y Grantham: un sistema automatizado de disuasión de ciervos, Adds, basado en sensores e IA.
El sistema utiliza sensores de sonido y visión para identificar cuándo se acerca un ciervo a las vías. Si se detecta uno, se activan diversas alarmas sonoras y visuales, destinadas a ahuyentar al animal lejos de la vía; a continuación, una cámara de IA vigila su movimiento hasta que se ha desviado a una distancia segura, de modo que cada disuasión se verifica, no se da por supuesta.
Las cifras respaldaron la medida: LNER afirmó que Adds disuadió a una media de 50 ciervos por semana desde el inicio de las pruebas en mayo de 2023, y que, si bien en la zona de prueba se habrían esperado alrededor de ocho incidentes de ciervos atropellados por trenes en ese periodo, solo se notificó uno. El sistema se desplegará en otros tramos de la East Coast Main Line entre London King's Cross y Edimburgo que registran altas tasas de incursiones de ciervos.
Sustituir los disuasivos indiscriminados por un circuito cerrado: detectar al ciervo, ahuyentarlo con alarmas variadas y mantener una cámara de IA sobre él hasta que esté a una distancia segura.
Ambas opciones heredadas fallan en sentidos opuestos: los silbatos no funcionan de forma fiable y las vallas funcionan, pero cuestan demasiado como para instalarlas a lo largo de una línea extensa, lo que dejó espacio para un enfoque basado en sensores.
Las alarmas variadas importan: un único sonido fijo acabaría siendo ignorado, mientras que una combinación de señales sonoras y visuales da al animal algo de lo que alejarse.
La cámara de IA cierra el circuito: en lugar de suponer que una alarma funcionó, el sistema vigila al ciervo hasta que realmente está a una distancia segura.
El beneficio repercute en ambos frentes: Danny Gonzalez, de LNER, dijo que «puede ahorrar tiempo, estrés y, lo más importante, ciervos», y la ingeniera de ruta Jo Priestly lo vinculó a menos retrasos.
Cuando una solución contundente es poco fiable o demasiado costosa, cierre el circuito: detecte al animal concreto, ahuyéntelo de forma individual y verifique el resultado con una cámara en lugar de apostar por un hardware pasivo.
LNER calificó la prueba de éxito y afirmó que el sistema se desplegará en otros tramos de la East Coast Main Line con altas tasas de incursión, que se extiende entre London King's Cross y Edimburgo.
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Las fuentes
- AI used to deter deer from railway tracks over festive period BBC News · bbc.com ·