Innovando con Inteligencia Artificial en la Creación de Ciudades Inteligentes

por Francis Argomaniz y Ruben Rosa

 

¿Podremos Innovar y mejorar con Semáforos Más Inteligentes?

La pandemia puede generar un efecto inesperado en la circulación por nuestras ciudades. Y es que tras muchos meses de permanecer en nuestros hogares, al regresar a las calles, las personas prefieran postergar el uso de transporte público por temor a contagiarse, especialmente si utilizan vehículos colectivos y buses urbanos, prefiriendo vehículos particulares.

La literatura lleva décadas analizando cómo se comportan los atochamientos cuando se llega a ciertos umbrales de saturación de las calles, especialmente si se sobrepasa el 70% de la capacidad instalada (Akçelik, 1981; IHT, 1997) ¿Pero será posible incorporar un poco más de tecnología e innovar, implementando semáforos más “inteligentes”, que mediante sensores, cámaras y aprendizaje de las principales dinámicas del tránsito (número de vehículos, velocidad promedio, según la hora, día laborales o festivos, en distintas épocas del año) se puedan optimizar solos?

Ya sabemos que Santiago es una de las ciudades más congestionadas del mundo. Según el estudio Tom Tom del año 2017, se encontraba en el lugar 17 a nivel mundial. Las personas destinaban hasta 187 horas en “atasco de tráfico”, casi 50 minutos de pérdida diaria y un costo económico de US$440 por vehículo. En el 2019, el Consejo Nacional de Desarrollo Urbano, indicó que desde ninguna comuna de la capital, se cumplía un promedio máximo de 60 minutos…..la media había subido a 70 minutos.

Pero……¿Cuántas veces habremos llegado a una esquina y notado que la asignación de tiempo del semáforo no corresponde con el flujo del momento? ¿Una luz verde prolongada por una calle sin tránsito? ¿O cuando avanzamos apenas algunos metros para que el siguiente y muchos “siguientes” semáforos no coordinados, vuelvan a regalarnos una nueva “luz roja”? ¿Será posible modificar ese patrón de manera sencilla y sin costos prohibitivos?

Quizás sea el momento de articular inteligencia artificial, big data, con tecnologías ya existentes mediante el uso sensores, cámaras, microcomputadores, para evaluar si el impacto que lograrían en la mejora de las condiciones de circulación, y evaluar si el resultado permite justificar los costos de inversión.

La mayor parte de los sistemas de monitoreo consiste en costosos sistemas de cámaras, antenas y equipos te telecomunicaciones operados remotamente de forma manual. Las posibilidades de mejora podrían ser importantes y a bajo costo, si reemplazamos semáforos, que incluso podrían coordinarse automáticamente entre ellos, en vez de decenas de policías dirigiendo el tránsito en intersecciones conflictivas o numerosos operarios en costosos centros de control remoto.

¿Podremos convencer a nuestras autoridades e implementar pilotos en las esquinas más conflictivas? ¿Se podrán realizar con ciencia y conocimiento de actores locales? ¿Será posible con propuestas y participación de estudiantes o personas comunes? ¿Los sensores serían capaces de incorporar en su coordinación el flujo de peatones o ciclistas que se disponen a cruzar una vía?

¿Podrán desactivarse solos, en horarios que no sean necesarios? (después del funcionamiento de un colegio o tras el cierre de un local comercial) ¿Cuánto podremos ahorrar en combustible, contaminación, tiempo de espera o accidentes?

 

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