El desarrollo de sistemas de transporte inteligente está orientado a ofrecer servicios de información de tráfico en tiempo real a todos los usuarios de la vía, desde vehículos autónomos, peatones, hasta los usuarios más vulnerables, como pueden ser las personas con alguna discapacidad. En un ecosistema en que los vehículos se comunicarán con otros vehículos y con diferentes infraestructuras de la vía, se vuelve trascendental que los vehículos sean capaces de analizar y procesar la información recibida para tomar decisiones. Sin embargo, características como las altas velocidades de los vehículos, la movilidad constante, la variable densidad del tráfico, etc., plantean grandes desafíos.  

El artículo de Daniel Gehrig y Davide Scaramuzza presenta un avance interesante en la visión para automóviles utilizando cámaras de eventos combinadas con cámaras RGB que mejoran la percepción en tiempo real con una alta resolución y baja latencia, lo cual es crucial para la detección rápida y precisa de objetos en condiciones de alta velocidad y cambios abruptos de iluminación. Los autores utilizan una red neuronal convolucional (CNN) para procesar imágenes y una red neuronal de grafos asincrónica (GNN) para procesar eventos.