El tráfico vehicular es una de las principales fuentes de emisiones de gases de efecto invernadero a nivel global, y principalmente en las áreas urbanas como Buenos Aires. Uno de los focos claves son los cruces semafóricos, ya que pueden generar contaminación hasta 29 veces superior a la de las calles que no lo tienen. Para combatir esto, Google presentó un proyecto con Inteligencia Artificial para ordenar el tránsito.
Se trata de Green Light, una iniciativa novedosa que mediante la tecnología de IA, junto a la información de Google Maps, podrá optimizar la programación de semáforos en la Ciudad de Buenos Aires y mejorar el flujo vehicular en las ciudades. Cabe señalar que un estudio reveló que aproximadamente la mitad de las emisiones contaminantes en las calles se originan en los vehículos que aceleran tras detenerse en una esquina.
Ante este escenario, Buenos Aires se sumó a la fase piloto del Green Light, para ajustar la programación de los semáforos en los momentos clave y con la meta en reducir los tiempos de espera y permitir un tráfico más fluido. Esto último ayudaría disminuir las emisiones de gases contaminantes de los vehículos y al mismo tiempo ahorrar combustible. La tecnología de la empresa dueña del famoso buscador de Internet se basa en décadas de mapeo de calles y avenidas del mundo, con lo que puede analizar los parámetros existentes de los semáforos, como la duración del ciclo, el tiempo de transición y la coordinación de sensores.
De qué se trata Green Light, el sistema para controlar semáforos con IA en Buenos Aires
Hasta el momento, Green Light está en marcha en 14 ciudades alrededor del mundo, incluyendo Haifa, Bangalore y Hamburgo, con resultados alentadores en la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero. Las proyecciones iniciales estiman una posible reducción de hasta un 30% en las paradas de tráfico y un 10% en las emisiones de CO2. Como se optimizan cada cruce y se coordinan las calles adyacentes, se busca crear secuencias de semáforos en verde que facilitarán aún más la circulación en las ciudades.
Según detallaron los desarrolladores de ese sistema, se analizan las tendencias del tránsito y se dispone un modelo para entender cómo se mueven los vehículos en las intersecciones. Esto incluye el estudio de patrones típicos en cada localidad, así como los tiempos promedio de espera y la interacción entre semáforos adyacentes. Para cumplir su misión, la Inteligencia Artificial puede identificar los posibles ajustes para optimizar la operación de los semáforos, pero es importante aclarar que las recomendaciones serán revisadas por los ingenieros de tránsito de la ciudad. Luego, una vez aprobadas, los cambios pueden implementarse en cinco minutos.
Finalmente, el impacto de estas modificaciones se mide mediante la cantidad de paradas que se evitan los vehículos y su efecto en los patrones de tránsito, lo que permite calcular el impacto climático de cada cambio. Los datos recopilados se comparten con la ciudad y se establece un monitoreo continuo para realizar cambios necesarios en el futuro.
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