Google propone fórmula para reducir un 30% las paradas por semáforos en rojo

Google ha revelado avances sobre su misión impulsada por inteligencia artificial para reducir los tiempos de espera, el consumo de combustible y las emisiones contaminantes en intersecciones.

Las primeras indicaciones muestran que las paradas pueden reducirse en aproximadamente un 30%, con una disminución de las emisiones de alrededor del 10%. Si se multiplica esto por todas las intersecciones urbanas del mundo, el impacto potencial es enorme. Las investigaciones indican que la contaminación es aproximadamente 29 veces mayor en estas intersecciones que en carreteras abiertas.

La optimización se basa en una gran cantidad de datos recopilados de Google Maps. La aplicación puede monitorear rutas y velocidades de vehículos, permitiendo la creación de modelos de inteligencia artificial que analizan cómo los vehículos y las luces interactúan entre sí. Actualmente, los planificadores urbanos dependen de sensores costosos o incluso de conteos manuales de vehículos para determinar lo que sucede en las intersecciones.

La tecnología de Google Maps y AI permite procesar muchos más datos mucho más rápido, y lo que es más importante, no se requieren actualizaciones a la infraestructura actual.

Yossi Matias, Vicepresidente de Ingeniería e Investigación en Google, escribió: «Green Light es capaz de analizar miles de intersecciones simultáneamente, mejorando el flujo a través de múltiples intersecciones en la ciudad. Nuestras recomendaciones basadas en IA funcionan con la infraestructura y los sistemas de tráfico existentes, y los ingenieros de la ciudad pueden monitorear el impacto y ver resultados en cuestión de semanas».

El proyecto, denominado «Green Light», ya está en funcionamiento en 12 ciudades y cuatro continentes: Seattle, Río de Janeiro, Manchester, Hamburgo, Budapest, Haifa, Abu Dhabi, Hyderabad, Bangalore, Kolkata, Yakarta y Bali. Google planea expandir el soporte a más ciudades y está alentando a nuevas inscripciones.

No solo los ingenieros de Google están buscando hacer que los semáforos sean más eficientes. Estudios anteriores han mostrado cómo los autos autónomos podrían trabajar en conjunto con semáforos y conductores humanos para mejorar la eficiencia de las intersecciones. Otros investigadores han explorado formas inteligentes de priorizar autobuses y bicicletas, haciendo que las opciones de transporte más ecológicas sean más atractivas.

David Atkin, gerente de análisis e informes de Transport for Greater Manchester en el Reino Unido, comentó: «Green Light identificó oportunidades donde anteriormente no teníamos visibilidad y dirigió a los ingenieros hacia donde había beneficios potenciales en cambiar los tiempos de señalización. Esto proporcionó valiosos insights para nuestra ciudad con 2,400 semáforos».