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Sistema de IA creado en la Universidad de Surrey reduce errores de localización a 22 metros y promete navegación precisa incluso sin GPS.
Conducir sin GPS parece impensable, pero investigadores de la Universidad de Surrey creen que eso puede cambiar. Han desarrollado un sistema de inteligencia artificial que localiza dispositivos incluso en áreas donde las señales de satélite fallan. La innovación, llamada Pose-Enhanced Geo-Localisation (PEnG), representa un avance importante en la navegación inteligente.
Una nueva forma de localizar
El PEnG impresionó en las pruebas. El sistema redujo los errores de localización de 734 metros a solo 22 metros. A diferencia del GPS, no depende exclusivamente de satélites.
La tecnología combina imágenes de satélite y de nivel de calle para identificar la posición y la dirección de un dispositivo.
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Este proceso ocurre en dos etapas. Primero, el sistema restringe la localización a nivel de calle. Luego, refina el cálculo a través de la estimación de pose relativa, una técnica que evalúa la orientación de la cámara.
Según los investigadores, incluso una cámara monocular común, presente en vehículos, es suficiente para su funcionamiento.
Dónde falla el GPS
Los desarrolladores destacan que el GPS tiene fallas conocidas. Túneles, ciudades con rascacielos como Nueva York y regiones con baja conectividad dificultan la cobertura. En estas situaciones, el PEnG puede llenar el vacío. Por eso, el equipo defiende que la herramienta es práctica y accesible para uso futuro.
“Muchos sistemas de navegación dependen del GPS, pero la cobertura no siempre está garantizada”, dijo Tav Shore, investigador de posgrado en IA y visión computacional. Explicó que el objetivo era crear una solución confiable basada únicamente en información visual. Esta estrategia permite un nivel de precisión considerado inalcanzable sin el GPS.
Potencial para vehículos autónomos
El equipo de Surrey cree que la flexibilidad de la tecnología puede transformar la navegación de vehículos autónomos. “Uno de los aspectos más interesantes de este sistema es cómo transforma una simple cámara monocular en una poderosa herramienta de navegación”, afirmó el profesor Simon Hadfield, especialista en visión robótica y sistemas autónomos.
El investigador reforzó que el PEnG fue diseñado para escenarios imprevisibles y de movimiento rápido. Esto lo hace ideal para la próxima generación de vehículos autónomos y robots que operan en entornos desafiantes. Por lo tanto, la tecnología surge como una alternativa sólida para sistemas que no pueden depender solo de satélites.
Dependencia global del GPS
Actualmente, la dependencia del GPS es enorme. Sectores como logística, aviación, defensa y transporte público exigen navegación precisa. Sin embargo, las señales de GPS pueden ser fácilmente interrumpidas. Edificios altos, condiciones atmosféricas o incluso equipos de interferencia causan fallas. Esta vulnerabilidad abre espacio para alternativas más robustas.
Con el PEnG, los investigadores defienden que la navegación puede volverse más resiliente. Además de la conveniencia en el día a día, el sistema puede aumentar la seguridad en áreas críticas. Para ellos, este es un cambio que afecta tanto a usuarios comunes como a sectores estratégicos.
Enfoque centrado en las personas
El profesor Adrian Hilton, director del Surrey Institute for People-Centred AI, destacó el carácter humano del proyecto. “El trabajo de nuestro equipo demuestra el enfoque centrado en las personas que defendemos, desarrollando un sistema que resuelve los desafíos detrás de la tecnología de navegación, algo en lo que todos confiamos”, afirmó.
Agregó que localizar con precisión sin depender del GPS es un paso fundamental para sistemas autónomos más inteligentes y resilientes. Esta capacidad abre el camino para operaciones en lugares remotos y situaciones imprevisibles.
Próximos pasos
El proyecto recibió apoyo del Premio de Fundación de Doctorado de la Universidad de Surrey. Este incentivo financia tecnologías prometedoras en fase inicial. Ahora, los investigadores trabajan en la creación de un prototipo funcional para pruebas en condiciones reales.
Además, el equipo decidió publicar sus investigaciones en código abierto. La decisión invita a desarrolladores e ingenieros de todo el mundo a colaborar en el avance de la tecnología. Los hallazgos ya han sido publicados en la revista científica IEEE Robotics and Automation Letters, lo que amplía aún más su visibilidad.
Con esto, el PEnG deja de ser solo un concepto de laboratorio y se acerca a la aplicación práctica.
