Vitoria recurre a la inteligencia artificial de Google para regular los semáforos

La iniciativa, en colaboración con Google, busca reducir la emisión de gases y mejorar la fluidez vehicular a través de ajustes inteligentes en los semáforos.

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Vitoria se prepara para el lanzamiento del proyecto “Green Light” a principios de 2024, una iniciativa pionera que aplica inteligencia artificial (IA) para mejorar la fluidez del tráfico urbano. Este proyecto es fruto de un acuerdo entre el Centro de Estudios Ambientales y Google, con el objetivo de optimizar la regulación semafórica y reducir los tiempos de espera en intersecciones.

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Efectos de la IA en la reducción de emisiones

La emisión de gases de efecto invernadero en las paradas de intersecciones urbanas es significativamente mayor que en el tráfico en movimiento. “Green Light” utilizará los datos de aplicaciones como Google Maps y Waze para identificar puntos críticos y formular propuestas que agilicen el tráfico. Este enfoque busca generar la conocida “onda de semáforos en verde”, mejorando sustancialmente el flujo vehicular.

Experiencias internacionales y resultados

Varias ciudades globales, incluyendo Rio de Janeiro, Seattle, Hamburgo, Bangalore, Budapest y Manchester, ya han implementado este sistema. Los datos preliminares muestran una reducción del 30% en las emisiones por paradas y arranques, y un descenso del 10% en la contaminación total en los cruces. Se estima que más de 30 millones de desplazamientos mensuales han sido optimizados gracias a la aplicación de las recomendaciones de la IA.

Ventajas y desafíos del proyecto

Una de las ventajas destacadas de “Green Light” es su rápida implementación y el hecho de que no implica costos adicionales. A diferencia de los sistemas tradicionales de recopilación de tráfico, que requieren análisis extensos, este proyecto aprovecha la IA para un análisis más eficiente y rápido.

Sin embargo, regular los tiempos semafóricos implica considerar múltiples factores, como la prioridad del transporte público, los pulsadores peatonales y las variaciones en la densidad de tráfico. Aunque hay situaciones donde el margen de mejora puede ser limitado, el proyecto buscará aplicar las propuestas de IA siempre que sea posible para mejorar la fluidez del tráfico.


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