Inteligencia Artificial en semáforos agilizaría el tráfico de las ciudades

Un grupo de investigación en Alemania concluyó que si dotáramos a los semáforos de Inteligencia Artificial (IA), reduciríamos el tiempo que pasan los conductores en las intersecciones. Tradicionalmente, los semáforos se coordinan a través de sensores inductivos en bucle o sensores infrarrojos. Dispositivos instalados en las carreteras o sobre los semáforos para detectar la presencia de automóviles.

Cuando estos sensores determinan que se ha formado una fila de vehículos, activan un cambio en la señal para poner luz verde y permitirles el paso. Además, ciertos horarios pueden influenciar en estas señales. Cuando el municipio va más allá de un simple temporizador, programan los semáforos a partir del flujo y la necesidad del tráfico en momentos específicos del día. Esto resulta particularmente útil en horas pico.

Semáforos con IA en Alemania.

Aunque útiles, estos métodos son perfectibles. Y cualquiera que se haya desesperado frente a una larga luz roja puede dar fe de ello. Por eso, el Ministerio Federal de Digital y Transporte de Alemania financió KI4LSA. Un proyecto que busca aliviar las congestiones de tráfico integrando IA en los sistemas de semáforos existentes.

El Fraunhofer Institute of Optronics, System Technologies and Image Exploitation, una de varias organizaciones que colaboró en KI4LSA, empezó los experimentos en la ciudad de Lemgo. En una de las intersecciones más concurridas de la localidad, instalaron sensores de radar y cámaras de alta resolución. Básicamente, se trataba de estimar el número de vehículos que debían esperar a que cambiaran las luces. También por cuánto tiempo lo hacían y la velocidad promedio a la que cada unidad atravesaba el semáforo en verde.

Todos estos datos alimentaron a un algoritmo de aprendizaje automático, que posteriormente generó múltiples patrones para determinar en cuales se reducían efectivamente los tiempos de espera. En el escenario más favorable, los patrones propuestos por la IA redujeron la congestión del tráfico hasta en un 15%. Pero, los investigadores aún comprueban si las estimaciones del algoritmo se corresponden en su totalidad con un escenario real.

Pruebas en el mundo real.

Durante los próximos meses, los responsables del proyecto desplegarán el algoritmo en la misma intersección de Lemgo. Una vez finalizada la prueba, Fraunhofer hará las correcciones pertinentes. Esta organización participa simultáneamente en un proyecto semejante denominado KI4PED. Aunque este se enfoca en las necesidades de tráfico de los peatones y emplea la capacidad de organización de la Inteligencia Artificial junto con un sensor de datos LIDAR.

Algunas personas muestran escepticismo respecto a que una IA contribuya a mejorar el tráfico en las calles. Sin embargo, las probabilidades de que esto suceda en el futuro próximo son más altas de lo que creen. En muchos países, tanto gobiernos estatales como municipales suelen recurrir a empresas tecnológicas privadas para instalar y operar dispositivos públicos. Entonces, no sería descabellado que una empresa con acceso a tecnología de IA la normalice en su cartera de servicios.