Los semáforos mal sincronizados son un gran problema. Google tiene una solución: inteligencia artificial

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Los semáforos mal sincronizados son un gran problema. Google tiene una solución: inteligencia artificial

No caben dudas de que los semáforos son importantísimos para regular el tráfico de nuestras ciudades y mejorar la seguridad tanto de conductores como de peatones. Sin embargo, el crecimiento de los núcleos urbanos junto a las nuevas dinámicas de movilidad hace que optimizar su funcionamiento sea cada vez más complejo.

Y no es un asunto para tomarse a la ligera. Un sistema que no está sincronizado puede producir o empeorar una amplia variedad de escenarios desfavorables. Desde la congestión del tráfico y accidentes viales hasta la contaminación atmosférica y acústica. Google conoce esta realidad y quiere ayudar a las ciudades a cambiarla.

Google y sus iniciativas de movilidad

Cuando se trata de movilidad, la compañía del buscador tiene varias iniciativas en marcha. Una de las más conocidas es Waymo, a través de la cual desarrolla coches autónomos. Pero en esta oportunidad nos toca hablar de Green Light, un proyecto que busca optimizar los semáforos haciendo uso de la inteligencia artificial y Google Maps.

El gigante de Mountain View, a través de su laboratorio de investigación, ha desarrollado una solución que pretende ser versátil y conveniente para todo tipo de ciudades. Una de las ventajas es que no requiere de hardware adicional y los ayuntamientos pueden hacer ajustes en sus sistemas de señalización vial existentes.

¿Cómo funciona entonces Green Light? La respuesta es sobre cuatro importantes ejes. En primer lugar, analiza la intersecciones de la ciudad en cuestión para deducir los parámetros de los semáforos existentes. Para esto, Google se apoya en sus décadas de experiencia cartografiando ciudades para alimentar a Google Maps.

Semaforos

El panel de administración de Green Light

Los datos obtenidos en este caso son la duración del ciclo del semáforo, tiempo de transición, división verde (es decir, tiempo y orden del derecho de paso), coordinación y operación del sensor (actuación).

El paso siguiente consiste en monitorizar y comprender las tendencias del tráfico. Aquí entra en juego un modelo de IA que ayuda a comprender los patrones locales, como los momentos de arranque y detención y tiempos de espera promedio en las intersecciones. Se evalúa esta dinámica en diferentes partes del día, por ejemplo, hora pico.

Una vez que el sistema de Google Research ha recopilado toda esta información se utilizan algoritmos de IA para identificar posibles ajustes en la sincronización de los semáforos. Cuando la tarea está finalizada, desde la firma comparten estas recomendaciones con los encargados de tráfico de la ciudad para que puedan implementarlas si lo consideran.

Green Light Ciudades 12

Ciudades en las que actualmente funciona Green Light

Lo de Green Light no acaba ahí. La compañía promete seguir monitorizando las tendencias del tráfico de la ciudad para identificar si los ajustes se han traducido en una mejora real y para mejorar sus métodos existentes. Además, señalan que utilizarán modelos de IA para calcular el impacto climático de los cambios sugeridos al ayuntamiento.

Este último punto es de hecho muy relevante. La iniciativa de Google ya ha empezado a ser implementada en una docena de ciudades del mundo y los datos iniciales sugieren que los ajustes han reducido hasta un 10% las emisiones de gases de efecto invernadero. Además, claro, esto se traduce en economía de combustible para los conductores.

«Al optimizar cada intersección y coordinar entre las intersecciones adyacentes, podemos crear olas de semáforos verdes y ayudar a las ciudades a reducir aún más el tráfico de parada y arranque”, dice la compañía, que además señala que se pueden reducir las emisiones de hasta 30 millones de viajes en automóvil al mes.

Imágenes: Eliobed Suarez

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Xataka

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Javier Marquez

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