Could AI and IoT be the solution to traffic congestion?

¿Son la IA y el IoT la llave para resolver la congestión del tráfico?

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Autor | Lucía Burbano

Los atascos no solo producen fatiga, desesperación y retrasos en los conductores. Mientras la mayoría de vehículos continúe utilizando energías fósiles, la congestión del tráfico es corresponsable de la contaminación atmosférica (y acústica) en las urbes, así como de la disminución de la calidad de vida de los ciudadanos. Entender mejor el tráfico urbano y encontrar soluciones a los atascos es posible gracias a la IA y al IoT. Así gestionan el tráfico las ciudades para lograr una movilidad sostenible.

IoT: Dispositivos inteligentes que reducen la congestión viaria

Los sensores habilitados para el Internet de las Cosas (IoT) en GPS, cámaras o radares se han convertido en una solución para los fabricantes de automóviles y los propios conductores, ya que los datos recopilados mejoran el rendimiento del vehículo, su entorno, y la seguridad y la eficiencia de la conducción.

Una de las ventajas más significativas de esta tecnología es su potencial para reducir la congestión del tráfico gracias a la comunicación que se establece entre los vehículos conectados y el intercambio de datos en tiempo real sobre las condiciones del tráfico. Esta información permite adaptar la conducción a contextos cambiantes.

Estos vehículos también se comunican con infraestructura vial como semáforos y aparcamientos, y transmiten información a estos dispositivos sobre cuánto tardan, por ejemplo, en recorrer la distancia entre un semáforo y el siguiente, lo cual posibilita ajustar los tiempos de espera.

IA: el cerebro que gestiona el tráfico

Si el IoT recoge los datos de tráfico, la inteligencia artificial (IA) es la encargada de analizarlos. Esta tecnología puede identificar patrones en los datos proporcionados y reducir los riesgos para la seguridad vial y los accidentes recurrentes, además de controlar algunos dispositivos inteligentes como los mencionados anteriormente.

Reconocimiento automático de distancias

El reconocimiento automático de distancias utiliza sensores como láseres, radares y cámaras para detectar la distancia entre un coche y los objetos circundantes. Es uno de los principios utilizados en los vehículos autónomos, ya que puede aplicarse para activar el frenado automático que evita el efecto dominó de ralentizar el tráfico.

Más eficiencia en la planificación de rutas

La planificación de rutas en ciudades y países basada en la IA permite identificar y utilizar rutas eficientes, sostenibles y económicamente viables. No solo para los vehículos privados, sino para gestionar la última milla o posibles emergencias.

Ciudades menos congestionadas gracias a la tecnología

traffic congestion

Yakarta

En febrero de 2023, la agencia mundial de clasificación del tráfico, Tomtom International BV, situó a Yakarta en el puesto 29 de la lista del índice de congestión de 2022, lo que supuso una mejora respecto a la clasificación del año anterior, donde la capital de Indonesia ocupó el puesto 46.

¿A qué se debe esta mejoría? Entre las medidas ejecutadas por el gobierno provincial de Yakarta para mejorar la congestión del tráfico, destaca la aplicación de la IA en su sistema inteligente de semáforos, que se regulan automáticamente en función de la densidad del tráfico. Cuanto más denso, más rápido cambia el semáforo a verde, mientras que si el tráfico es relativamente fluido, el rojo se prolonga durante más tiempo.

Estambul

A menudo señalada como una de las peores urbes del mundo en cuanto al tráfico se refiere, los dirigentes de la capital turca se propusieron mejorar su mala fama a golpe de tecnología. Gracias a la instalación de una plataforma analítica basada en SAS e IA la ciudad ya puede evaluar el tráfico rodado, optimizar el transporte público, gestionar los accidentes de tráfico y, en definitiva, contar con información en tiempo real de las condiciones del tráfico en Estambul para actuar en consecuencia.

Fotografías | Unsplash/shun idota, Unsplash/Jens Herrndorff

 

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