Varios estudios defienden que el transporte por carretera es responsable de una cantidad importante de emisiones de gases de efecto invernadero en las ciudades. Especialmente en las intersecciones, donde la contaminación puede ser “hasta 29 veces mayor que en carreteras abiertas”.
Basándose en estos datos, Google Research ha desarrollado ‘Green Light’: una iniciativa basada en la Inteligencia Artificial y Google Maps que tiene como objetivo optimizar los tiempos de los semáforos y su sincronización para generar “olas verdes” que mejoren el flujo del tráfico. De paso, se espera que el proyecto ayude a reducir la concentración de emisiones.
Cómo funciona ‘Green Light’: el proyecto que fusiona Google Maps con la IA
Los atascos no sólo sacan a relucir lo peor y lo mejor de los conductores, también son perjudiciales para el medio ambiente, ya que en ellos se genera una elevada contaminación ambiental y acústica. Con Green Light, los investigadores de Mountain View buscan reducir estos inconvenientes en entornos urbanos apoyándose en cuatro puntos fundamentales.
En primer lugar, con la ayuda de la IA y apoyándose en los datos recogidos durante décadas para crear los mapas de Google Maps de la ciudad en cuestión, Green Light analiza los parámetros más habituales del tráfico y las intersecciones “más problemáticas”.
Así, a partir de los datos obtenidos en cuanto a la duración del ciclo del semáforo en estas intersecciones, el tiempo de transición de las luces, el tiempo concreto y la preferencia de paso, o la coordinación y operación del sensor, la herramienta puede conocer los patrones que más se repiten y cuáles se pueden mejorar para evitar los atascos más comunes.
Si resulta que el semáforo de una determinada intersección ya está en su mejor configuración posible, el sistema no ofrecería ninguna recomendación. Sin embargo, si identifica una posible mejoría, no sólo se optimizarán los tiempos de un semáforo en concreto, sino que se coordinan varias intersecciones adyacentes para crear ‘oleadas de semáforos verdes’.
De esta forma, además de coordinar intersecciones que aún no están sincronizadas y recomendar el tiempo ideal de los semáforos para que el tráfico fluya de manera más efectiva a lo largo de una carretera, se tendrán en cuenta las velocidades máximas y demás normativa para que los vehículos puedan circular con seguridad.
Aplicando la IA para optimizar los semáforos
El modelo de la IA que ayuda a comprender los patrones del tráfico en las diferentes horas del día, según Google, se puede implementar por los ingenieros encargados del tráfico “en apenas cinco minutos utilizando la infraestructura existente”, pues no requiere de ningún hardware adicional.
Además, una vez implementado Green Light, Google sigue monitorizando las tendencias del tráfico de la ciudad para evaluar si los ajustes realizados han supuestos mejora o no del tráfico y actuar en consecuencia. También se usará la IA para calcular cuánto se han reducido o no las emisiones tras aplicar las recomendaciones de la herramienta.
Por el momento, Green Light sólo está presente en 70 intersecciones en 12 ciudades de todo el mundo como Seattle (Washington, EEUU), Hamburgo (Alemania), Haifa (Israel), Río de Janeiro (Brasil) o Bangalore (la India), y ya hay lista de espera para otras ciudades que quieran unirse al proyecto. Según el blog de Google, los primeros datos recogidos “indican un potencial de reducción de hasta un 30 % de emisiones nocivas” allí donde se ha implementado.
Por noma general, acceder a datos confiables para la optimización de los semáforos es complejo y costoso, lo que significa que muchos semáforos hoy en día funcionan con configuraciones obsoletas. Antes de desarrollar Green Light, la propia Google intentaba optimizar los semáforos utilizando sensores costosos o métodos que consumían mucho tiempo y recursos y no ofrecían toda la información necesaria.
Tras años de desarrollo, ahora Google promete que la interfaz de Green Light puede analizar miles de intersecciones simultáneamente, mejorando el flujo del tráfico de forma efectiva y sencilla a través de múltiples intersecciones en la ciudad.
Las recomendaciones basadas en la IA funcionan con la infraestructura y los sistemas de tráfico existentes, y los ingenieros de la ciudad pueden monitorear el impacto y ver resultados en cuestión de semanas. Sobre el papel, de momento las ventajas de esta tecnología son evidentes, aunque hasta dentro de un año no se podrá ampliar la lista de ciudades candidatas a implementarla. Aún no hay ninguna ciudad española entre ellas.
