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Cómo usa Boston la inteligencia artificial para ordenar el tránsito
Mediante una asociación con Google, la ciudad está optimizando los semáforos para reducir la congestión y mejorar la movilidad urbana, pero no solo eso
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Desde febrero de 2024 la ciudad de Boston forma parte del proyecto Green Light administrado por Google, que busca mejorar la movilidad urbana a partir de la aplicación de soluciones basadas en inteligencia artificial (IA).
A través de esta colaboración, la ciudad anunció que ha implementado cuatro nuevas recomendaciones en las intersecciones de Fenway-Kenmore, Mission Hill y Jamaica Plain, donde se optimizaron las configuraciones de sincronización de los semáforos para reducir la congestión y las emisiones de gases producto de la parada y arranque de los vehículos, según detallaron en un comunicado de prensa.
Desde que inició el proyecto, Green Light analizó el tráfico en cientos de intersecciones señalizadas de Boston con la utilización de inteligencia artificial y tendencias de conducción de Google Maps para mejorar las señales y los patrones de tráfico.
Los ingenieros de tráfico del Departamento de Transporte de Boston evaluaron cada recomendación para saber si se podía aplicar. En la primera etapa se utilizaron las recomendaciones del Proyecto Luz Verde en las intersecciones de Huntington Avenue y Opera Place y en Amory Street y Green Street.
Cómo mejoró el tráfico en Boston a partir del uso de la IA
Según informó el departamento, como resultado de esa innovación el tráfico de parada y arranque en esas zonas se ha reducido en más del 50 %, por lo que decidieron avanzar con los 4 nuevos puntos ubicados intersecciones de Fenway-Kenmore, Mission Hill y Jamaica Plain.
A partir de ahora, Luz Verde examinará el impacto de la aplicación de las recomendaciones en los patrones de tráfico de esas zonas y brindará la información para detectar cualquier cambio necesario. Los ingenieros de BTD además están considerando otras recomendaciones para aplicar este año en diversas zonas.
El programa, según explicaron, también ha brindado apoyo a la Ciudad para supervisar la infraestructura de señales de tráfico y asegurar que las cajas de control de señales, las conexiones de cobre/fibra óptica y los sensores de bucle funcionen de manera adecuada.
“Apenas estamos comenzando a darnos cuenta del potencial del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en algunas de las operaciones principales de la ciudad”, expresó Michael Lawrence Evans, director de Tecnología Emergente de la Ciudad de Boston en el comunicado.
“Nuestra asociación con el equipo del Proyecto Luz Verde de Google demuestra cómo esta tecnología puede tener un impacto inmediato en una experiencia común como la congestión del tráfico, al tiempo que allana el camino para mejoras continuas en toda nuestra red de semáforos”, concluyó.
Cómo funciona el sistema
“Green Light optimiza los semáforos para reducir las emisiones de los vehículos en las ciudades, ayudando a mitigar el cambio climático y mejorando la movilidad urbana” aseveran desde Google Research sobre la iniciativa.
El Proyecto Luz Verde ya está presente en 14 ciudades de cuatro continentes y ha generado una reducción media del 10 % en las emisiones. Boston y Seattle son las únicas ciudades de Estados Unidos incluidas en el programa. La aplicación del sistema supone las siguientes etapas según describen:
1. Análisis de la intersección
A partir del mapeo que la empresa realizó en ciudades de todo el mundo para la generación de Google Maps posee capacidad de inferir los parámetros con que funcionan los semáforos en cuestiones como la longitud del ciclo, el tiempo de transición, el tiempo y orden del derecho de paso y la coordinación y operación del sensor.
2. Análisis del tráfico
Google creó un modelo para comprender cómo fluye el tráfico a través de la intersección. Que incluye el análisis de los patrones de arranque y parada, los tiempos de espera promedio en un semáforo, la coordinación entre intersecciones adyacentes, o su falta y los cambios que se producen a lo largo de una jornada.
3. Elaboración e implementación de recomendaciones basadas en IA
Utilizando IA la compañía identifica posibles ajustes en la sincronización de los semáforos, que comparte con la ciudad adherida al programa. Las autoridades evalúan las recomendaciones y si las aprueban las implementan.
4. Análisis del impacto
A partir de la implementación de la medida Google mide su impacto tanto en los patrones de tráfico como el impacto climático por la disminución de las emisiones. Los análisis se realizan de manera sistemática para detectar necesidades de reajustes o cambios.
