Google está convencido de que los semáforos no funcionan correctamente. Y tiene un nuevo sistema para demostrarlo.

Google está convencido de que los semáforos no funcionan correctamente. Y tiene un nuevo sistema para demostrarlo.
Google está convencido de que los semáforos no funcionan correctamente. Y tiene un nuevo sistema para demostrarlo.
  • Los datos de Google Maps permiten optimizar la sincronización de los semáforos

  • Es posible reducir la congestión del tráfico, pero también hay un impacto positivo en las emisiones

  • El proyecto ya ha mostrado buenos resultados en pequeñas pruebas piloto.

¿Por qué el semáforo tarda tanto en ponerse en verde? El tráfico en los centros urbanos puede agotar la paciencia de cualquiera, y aunque los semáforos están ahí para evitar el caos, es inevitable pensar que podrían funcionar mejor. Eso es precisamente lo que intentan demostrar en Google.

Proyecto Luz Verde. El problema de la sincronización de los semáforos se debate desde hace algún tiempo y Google se propuso intentar mejorar la situación. Hace un año lanzaron el llamado Proyecto Luz Verde, una iniciativa que utiliza datos de conductores y coches para optimizar el funcionamiento de los semáforos.

Pasamos demasiado tiempo en el semáforo en rojo.. Un estudio de 2021 de la empresa Inrix citado en WSJ revela que en Estados Unidos los conductores pasan el 10% de sus viajes cortos detenidos en los semáforos. Esto provoca no sólo un posible enfado, sino también un aumento de las emisiones: en los cruces la contaminación es hasta un 29% mayor que en las vías interurbanas.

Google Maps como fuente de datos. Pero Google cree que pueden mejorar esta situación gracias a los datos de los usuarios que utilizan aplicaciones como Google Maps. Investigadores de la Universidad de Michigan hicieron algo similar con datos de coches de General Motors para hacer un pequeño experimento en Detroit. Evaluaron la sincronización de 34 semáforos en 2022, y aunque los cambios sugeridos por los datos no fueron grandes, tuvieron un impacto notable en el flujo del tráfico, especialmente en las horas pico.

La información mostrada por Project Green Light permite tomar decisiones que pueden mejorar el tráfico en varias intersecciones.

Una forma barata de mejorar las cosas.. Realizar modificaciones en las redes de semáforos puede resultar muy costoso. Tradicionalmente, los estudios de recuento de vehículos se encargaban en una intersección determinada y cada uno de esos estudios cuesta, según el WSJ, alrededor de 5.000 dólares. Modernizar una intersección puede costar alrededor de $250,000 y el mantenimiento agrega aún más costos. La propuesta de Google puede ofrecer una alternativa mucho más asequible.

Patrones dinámicos. La mayoría de los semáforos funcionan según un patrón fijo que es difícil de personalizar. Como mucho tienen una configuración para horas punta y horas normales, y lo ideal sería tener sistemas completamente dinámicos que se ajusten al tráfico en cada momento. Ese desafío es demasiado complejo, pero el Proyecto Greenlight puede al menos ayudar a optimizar el funcionamiento de estos patrones.

Cómo funciona el Proyecto Greenlight. Este sistema pone a disposición de las agencias de tránsito un panel informativo donde pueden ver recomendaciones para mejorar la configuración de los semáforos en las distintas intersecciones. Además, el sistema de Google hace uso de mecanismos de IA para evaluar cómo cambian los patrones de tráfico y su flujo tras los cambios, lo que nos permite analizar qué impacto han tenido estos cambios.

Resultados prometedores. El proyecto ya se ha puesto en marcha en forma de pequeñas pruebas piloto en ciudades como Abu Dabi, Hamburgo, Seattle y Calcuta. Los datos revelan que gracias a él las paradas en los semáforos se reducen en un 30%, una cifra ciertamente destacable que ayuda a mejorar la fluidez del tráfico, reducir las emisiones y por supuesto, también evitar la ansiedad del conductor.

Un proyecto en expansión. El sitio web oficial de Project Greenlight ofrece un formulario de contacto para agencias de tráfico. Hay lista de espera, pero la iniciativa se está expandiendo a nuevas ciudades y los investigadores dicen que cualquier startup podría hacer algo similar. La metodología está disponible públicamente, dicen, y cualquiera es libre de aprovecharla. Como explicó Henry Liu, director del estudio de la Universidad de Michigan, “las matemáticas ya estaban ahí. La belleza de nuestra solución es que los modelos anteriores eran demasiado complicados y los hemos simplificado”.

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Imagen | Eliobed Suarez

 
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