{"id":13802,"date":"2026-09-29T12:25:35","date_gmt":"2026-09-29T10:25:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nommon.es\/?post_type=case_studies&#038;p=13802"},"modified":"2026-09-29T12:54:46","modified_gmt":"2026-09-29T10:54:46","slug":"analitica-seguridad-vial-objetivos-vision-cero","status":"publish","type":"case_studies","link":"https:\/\/www.nommon.es\/es\/casos-de-estudio\/analitica-seguridad-vial-objetivos-vision-cero\/","title":{"rendered":"Potenciando la anal\u00edtica de seguridad vial para acelerar los objetivos de Visi\u00f3n Cero"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00bfC\u00f3mo pueden las autoridades y los expertos en seguridad vial identificar ubicaciones urbanas de riesgo antes de que ocurran los accidentes? Depender exclusivamente de bases de datos hist\u00f3ricas limita a los equipos municipales a un ciclo de actuaci\u00f3n&nbsp; reactivo. Superar este desaf\u00edo exige un enfoque innovador basado en datos que combine big data e inteligencia artificial para transformar la seguridad urbana de una pr\u00e1ctica reactiva a una estrategia proactiva.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este caso de estudio describe c\u00f3mo la plataforma de anal\u00edtica avanzada para la seguridad vial, SOTERIA, transforma datos complejos de movilidad en informaci\u00f3n estrat\u00e9gica, permitiendo a las ciudades prevenir siniestros y acelerar el cumplimiento de sus objetivos de <a href=\"https:\/\/cinea.ec.europa.eu\/publications\/digital-publications\/eu-road-safety-towards-vision-zero_en\">Visi\u00f3n Cero<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Superando las limitaciones del an\u00e1lisis reactivo de puntos cr\u00edticos<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La mayor\u00eda de los an\u00e1lisis convencionales de puntos cr\u00edticos se basan casi exclusivamente en datos hist\u00f3ricos de accidentes. Aunque este enfoque sigue siendo \u00fatil, presenta limitaciones significativas para la gesti\u00f3n urbana y la planificaci\u00f3n a largo plazo alineada con los principios de Visi\u00f3n Cero:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Enfoque reactivo:<\/strong> los an\u00e1lisis basados en datos hist\u00f3ricos solo reflejan aquellos siniestros ya registrados. Esto implica que las ubicaciones \u00fanicamente se se\u00f1alan como peligrosas despu\u00e9s de que se haya producido un accidente.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Ineficiencia operativa:<\/strong> los procesos tradicionales exigen un esfuerzo manual considerable en el tratamiento de los datos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Visi\u00f3n est\u00e1tica:<\/strong> las actualizaciones suelen ser poco frecuentes, lo que dificulta el mantenimiento de una conciencia situacional continua.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Es fundamental comprender que la ausencia de registros de accidentes no garantiza que un tramo vial sea seguro, simplemente puede indicar que a\u00fan no se ha producido la combinaci\u00f3n cr\u00edtica de riesgo y exposici\u00f3n. El verdadero desaf\u00edo para las autoridades es identificar de forma proactiva estos puntos potencialmente peligrosos antes de que ocurra un siniestro.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>La soluci\u00f3n: un enfoque basado en datos por una seguridad vial predictiva<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para superar las limitaciones comentadas anteriormente, SOTERIA integra los datos tradicionales de accidentes con nuevas fuentes de informaci\u00f3n sobre movilidad, impulsando un cambio de paradigma hacia un an\u00e1lisis proactivo.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La implementaci\u00f3n de la plataforma se articula sobre tres pilares t\u00e9cnicos:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Integraci\u00f3n de datos de veh\u00edculos conectados:<\/strong> la herramienta captura informaci\u00f3n sobre posici\u00f3n, velocidad y aceleraci\u00f3n para detectar eventos de conducci\u00f3n brusca (como frenazos o maniobras repentinas), que act\u00faan como indicadores clave de situaciones de riesgo y cuasi-accidentes.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Utilizaci\u00f3n de datos de telefon\u00eda m\u00f3vil:<\/strong> empleamos datos anonimizados de telefon\u00eda m\u00f3vil para estimar la demanda de viajes. Esto permite analizar patrones de siniestralidad directamente relacionados con la exposici\u00f3n al tr\u00e1fico de los distintos perfiles de usuarios.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Predicci\u00f3n de riesgos mediante IA:<\/strong> la plataforma utiliza inteligencia artificial para predecir el riesgo de siniestralidad. Al combinar datos hist\u00f3ricos, informaci\u00f3n de movilidad, cuasi-accidentes y datos de infraestructura, la IA estima con precisi\u00f3n d\u00f3nde y cu\u00e1ndo es m\u00e1s probable que ocurran accidentes.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Una arquitectura de software modular para la seguridad urbana<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La arquitectura de SOTERIA se compone de m\u00f3dulos complementarios dise\u00f1ados para optimizar la anal\u00edtica de seguridad vial en diferentes capas operativas:<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">An\u00e1lisis descriptivo y diagn\u00f3stico:<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Accidentes:<\/strong> visualizaci\u00f3n de siniestros registrados y sus atributos espec\u00edficos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Puntos cr\u00edticos<\/strong>: identificaci\u00f3n de zonas de alto riesgo, categorizadas seg\u00fan su gravedad y el perfil de los usuarios afectados.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">An\u00e1lisis de exposici\u00f3n y demanda:<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Demanda de viajes:<\/strong> caracterizaci\u00f3n integral de la demanda de tr\u00e1fico en toda la red urbana.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Exposici\u00f3n al riesgo:<\/strong> an\u00e1lisis de riesgo relacionado con los indicadores de exposici\u00f3n de veh\u00edculos y peatones.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">An\u00e1lisis proactivo y predictivo:<\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Ubicaciones peligrosas:<\/strong> detecci\u00f3n de cuasi-accidentes mediante datos de veh\u00edculos conectados para anticipar \u00e1reas de riesgo.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Predicci\u00f3n de accidentes:<\/strong> estimaci\u00f3n de riesgos basada en IA para pronosticar la probabilidad espacial y temporal de siniestralidad.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Resultados medibles para la seguridad vial en las ciudades<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El prototipo de SOTERIA fue validado en el <a href=\"https:\/\/soteriaproject.eu\/ll3-madrid-spain\">Living Lab de Madrid<\/a>, en colaboraci\u00f3n con la polic\u00eda municipal, demostrando su capacidad para guiar estrategias reales de seguridad urbana. Al fusionar diversos flujos de datos en un entorno digital centralizado, la plataforma minimiza eficazmente los silos operativos y reduce dr\u00e1sticamente la carga de gesti\u00f3n manual.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La transici\u00f3n desde m\u00e9todos reactivos hacia un marco predictivo aporta ventajas estrat\u00e9gicas clave para las autoridades comprometidas con los objetivos de Visi\u00f3n Cero:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Optimizaci\u00f3n operativa:<\/strong> mayor eficiencia y agilidad en los flujos de trabajo anal\u00edticos y en la toma de decisiones.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Visibilidad sin precedentes:<\/strong> acceso directo a informaci\u00f3n estrat\u00e9gica sobre din\u00e1micas urbanas complejas que resulta inaccesible mediante m\u00e9todos tradicionales.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Intervenciones dirigidas:<\/strong> priorizaci\u00f3n m\u00e1s precisa de las acciones preventivas y de las mejoras en la infraestructura gracias a la medici\u00f3n de riesgos en tiempo real. Adem\u00e1s, es posible medir la eficacia de las medidas tomadas f\u00e1cilmente.&nbsp;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Lecciones aprendidas de la validaci\u00f3n en el mundo real<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El despliegue del prototipo de SOTERIA en Madrid ha proporcionado valiosas conclusiones sobre el futuro de la anal\u00edtica en torno a la seguridad vial urbana:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>La integraci\u00f3n es clave:<\/strong> la capacidad de unificar fuentes de datos heterog\u00e9neas en una \u00fanica plataforma resulta esencial para eliminar flujos de trabajo fragmentados.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>El valor de los indicadores indirectos:<\/strong> el uso de cuasi-accidentes e indicadores de tr\u00e1fico refuerza la transici\u00f3n hacia un modelo proactivo de gesti\u00f3n de la seguridad vial.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Viabilidad operativa:<\/strong> la validaci\u00f3n de la plataforma en el Living Lab de Madrid, junto a la polic\u00eda local, confirm\u00f3 el potencial de la herramienta para apoyar la toma de decisiones cotidianas en entornos urbanos complejos.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Escalabilidad:<\/strong> el marco de trabajo ha demostrado que este enfoque proactivo y basado en datos es f\u00e1cilmente transferible a otras ciudades y contextos internacionales, proporcionando una hoja de ruta escalable para la implantaci\u00f3n de la estrategia Visi\u00f3n Cero a nivel global.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>SOTERIA, el proyecto<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El proyecto de investigaci\u00f3n europeo SOTERIA surgi\u00f3 con el objetivo de acelerar la consecuci\u00f3n del plan Visi\u00f3n Cero de la UE para mejorar la seguridad de los usuarios vulnerables (VRU). Este integr\u00f3 datos de movilidad, inteligencia artificial, modelizaci\u00f3n y simulaci\u00f3n, as\u00ed como servicios digitales innovadores, para comprender mejor los riesgos de seguridad vial, anticipar situaciones de peligro y promover una movilidad m\u00e1s segura e inclusiva. Las soluciones del proyecto se co-crearon y probaron a trav\u00e9s de cuatro Living Labs en Europa, abarcando distintos contextos urbanos y grupos de usuarios que inclu\u00edan peatones, ciclistas, motoristas, j\u00f3venes y personas de edad avanzada.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El consorcio de SOTERIA reuni\u00f3 a 15 socios europeos multidisciplinares, combinando el expertise de instituciones de investigaci\u00f3n, proveedores tecnol\u00f3gicos, especialistas del sector y autoridades p\u00fablicas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Si quieres saber m\u00e1s sobre el proyecto SOTERIA, visita <a href=\"https:\/\/www.nommon.es\/es\/proyectos-de-investigacion\/soteria\/\">nuestra p\u00e1gina de proyectos de I+D<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":13800,"template":"","nommon_category":[23,21],"class_list":["post-13802","case_studies","type-case_studies","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","nommon_category-ciudades-inteligentes","nommon_category-transporte-y-movilidad"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.6 - 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