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El uso de IA en los semáforos reducirá los atascos entre un 15 y un 30%

La eliminación de los atascos en las ciudades supondría un ahorro de 100.000 millones de euros al año para los países miembros de la UE.

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En este proyecto la IA ha conseguido mejorar la fluidez del tráfico entre un 10% y un 15%.
En este proyecto la IA ha conseguido mejorar la fluidez del tráfico entre un 10% y un 15%.

El uso de la Inteligencia Artificial en los semáforos podría suponer un ahorro de tiempo considerable para los conductores, que un proyecto desarrollado en una ciudad alemana cifra ya en un 15%, y que los expertos creen que llegará próximamente al 30%. El tiempo que pasamos parados ante un semáforo en rojo cundo no hay tráfico en la carretera podría estar llegando a su fin.

Al menos este es el objetivo de un proyecto desarrollado en la pequeña localidad alemana de Lemgo. Con 42.000 habitantes, la urbe ha sido pionera en probar un sistema que emplea semáforos con inteligencia artificial para mejorar el tráfico y  reducir tiempos de espera innecesarios.

En los semáforos se han instalado cámaras de alta resolución y radares que estudian el volumen de tráfico que pasa por los mismos, la velocidad media de los vehículos y sus tiempos de espera. Mediante unos algoritmos diseñados para su propio aprendizaje, el semáforo mejora la regulación del tráfico con el paso del tiempo.

Los primeros resultados del proyecto (que termina en verano) aseguran que se ha conseguido mejorar la fluidez del tráfico entre un 10% y un 15%, sobre todo restando el tiempo de espera que los vehículos pasan parados esperando. Pero estos resultados tienen margen de mejora según los científicos, que esperan conseguir reducir el tiempo de espera hasta en un 30%.

Las pruebas están financiadas por el Ministerio Federal de Transporte e Infraestructura Digital de Alemania bajo el nombre de "KI4LSA" y "KI4PED", en el que intervienen los especialistas en automatización industrial del Fraunhofer Institute for Optronics, System Technologies and Image Exploitation IOSB.

Cómo funciona

La IA utiliza algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo (DRL), un método de aprendizaje automático que se centra en encontrar soluciones inteligentes a problemas de control complejos. «Utilizamos una intersección en Lemgo para construir una simulación realista y entrenamos a la IA en innumerables interacciones dentro de este modelo. Antes de ejecutar la simulación, agregamos el volumen de tráfico medido durante la hora pico en el modelo, lo que permite a la IA trabajar con datos reales. Esto dio como resultado un agente entrenado utilizando el aprendizaje por refuerzo profundo: una red neuronal que representa el control de las luces», explicó Arthur Müller, gerente de proyecto y científico del Fraunhofer IOSB-INA.

Los algoritmos entrenados de esta manera calculan el comportamiento óptimo de conmutación para los semáforos y la mejor secuencia de fases para acortar los tiempos de espera en el cruce, reducir los tiempos de viaje y así disminuir el ruido y la contaminación causada por el tráfico en cola.

También para peatones

El proyecto también está investigando las ventajas que el uso de la Inteligencia Artificial puede reportar a los peatones. El objetivo es reducir sus tiempos de espera y mejorar la seguridad de las personas al cruzar, especialmente de aquellas con discapacidad o más vulnerables. No en vano, el objetivo de este proyecto no es solo reducir los tiempos de espera en un 30%, sino disminuir los accidentes que se producen en las intersecciones en un 25%.

Según datos de la Unión Europea, los atascos provocan pérdidas en la UE que ascienden a 100.000 millones de euros anuales, cerca del 1% del PIB europeo. Los 300 millones de conductores que existen en el continente podrían verse muy beneficiados de prosperar este tipo de proyectos, que ya cuentan con precedentes en la ciudad de Viena.