Universidad
Politécnica de Madrid

15.07.26

Desarrollada por un estudiante de ingeniería informática de la Universidad Politécnica de Madrid. Álvaro García, a partir de una necesidad familiar real, LAZAR es una plataforma de inteligencia artificial que busca que las personas ciegas o con discapacidad visual puedan desplazarse por la ciudad con más autonomía, seguridad y confianza. No es simplemente una aplicación que indica cómo llegar a un destino: detecta obstáculos, adapta las rutas a las capacidades de cada persona, aprende de su experiencia y la conecta con una comunidad de apoyo.

Esta aplicación, desarrollada en un TFG y dirigido por la profesora de la UPM, Pilar Herrero, nace de una pregunta sencilla pero incómoda: ¿por qué una persona debería renunciar a moverse, descubrir actividades o disfrutar de su ciudad simplemente porque esta fue diseñada para quienes pueden verla?

La ciudad está diseñada para quienes pueden verla. LAZAR quiere cambiar eso.

El sistema se organiza en tres capas independientes, con el usuario siempre en el centro. La primera es la capa de accesibilidad. LAZAR no trata a todas las personas de la misma manera: crea perfiles personalizados según su experiencia, sus limitaciones físicas y cognitivas y sus preferencias de interacción. Puede modificar la distancia a la que avisa de un obstáculo, evitar rutas con escaleras, ajustar el contraste o la tipografía y ofrecer más o menos información según la confianza del usuario. La tecnología se adapta a la persona, no al revés.

La segunda es la capa de inteligencia espacial, el cerebro técnico del proyecto. La cámara del móvil actúa como los ojos del sistema y combina dos modelos de inteligencia artificial: uno reconoce personas, bicicletas, coches, semáforos y otros elementos urbanos; el otro estima la profundidad de la escena para detectar incluso obstáculos que el primer modelo no consigue identificar. Cuando existe peligro, LAZAR avisa mediante vibración, señales visuales y retroalimentación háptica, sin saturar al usuario con mensajes auditivos que podrían ocultar sonidos esenciales como el tráfico.

Por otro lado, la tercera es la capa social. LAZAR entiende que la autonomía no consiste únicamente en llegar de un punto A a un punto B, sino también en participar en la vida de la ciudad. Por eso incorpora un mapa colaborativo de obstáculos reportados en tiempo real, recomendaciones de eventos accesibles y un sistema de soporte en vivo mediante guardianes o voluntarios de confianza.

Además, el sistema aprende. Analiza de forma local las valoraciones de los últimos desplazamientos y puede sugerir aumentar o reducir el nivel de asistencia. También aprende qué actividades interesan más a cada usuario para personalizar sus recomendaciones. La decisión final, sin embargo, siempre pertenece a la persona.

Uno de los aspectos más llamativos es que toda la plataforma fue probada sobre un teléfono de gama media elegido deliberadamente para demostrar que la accesibilidad avanzada no debería depender de disponer del dispositivo más caro del mercado.

Los resultados preliminares son especialmente prometedores. En las pruebas técnicas, LAZAR alcanzó una tasa de finalización de rutas del 94,2 %, frente al 81,5 % de la configuración de referencia. También consiguió reducir en un 77 % las situaciones de cuasi-colisión y aumentó la distancia media de seguridad de 0,74 a 1,12 metros.

En el estudio de usabilidad participaron personas con discapacidad visual, de entre 38 y 85 años. El sistema obtuvo una puntuación media de 91,36 sobre 100 en la escala SUS, correspondiente a la categoría “Best Imaginable”, la máxima posible. La satisfacción media fue de 4,64 sobre 5 y ninguna valoración se situó por debajo de cuatro.

Los ensayos técnicos todavía son preliminares y, por seguridad, fueron realizados por un operador con visión. Sin embargo, la valoración de los participantes con discapacidad visual apunta al potencial real del proyecto. Uno de ellos señaló que actualmente no existen soluciones en el mercado que combinen navegación y sociabilidad de esta forma.