Google está convencida de que los semáforos funcionan mal. Y tiene un nuevo sistema para demostrarlo

  • Los datos de Google Maps permiten optimizar la sincronización de los semáforos

  • Es posible reducir las congestiones de tráfico, pero también hay impacto positivo en las emisiones

  • El proyecto ya ha mostrado buenos resultados en pequeñas pruebas piloto

¿Por qué tarda tanto ese semáforo en ponerse en verde? El tráfico en los núcleos urbanos puede llegar a agotar la paciencia de cualquiera, y aunque los semáforos están ahí para evitar el caos, es inevitable pensar que podrían funcionar mejor. Eso es justo lo que están tratando de demostrar en Google.

Project Green Light. El problema de la sincronización de los semáforos lleva tiempo debatiéndose, y en Google se propusieron tratar de mejorar la situación. Hace un año pusieron en marcha el llamado Project Green Light, una iniciativa que se alimenta de los datos de los conductores y los coches para optimizar el funcionamiento de los semáforos.

Nos pasamos demasiado tiempo con la luz roja. Un estudio de 2021 de la compañía Inrix citado en WSJ revela que en Estados Unidos los conductores se pasan el 10% del tiempo de sus trayectos cortos parados en los semáforos. Eso provoca no solo posibles enfados, sino también un aumento de las emisiones: en las intersecciones la polución es hasta un 29% más elevada que en carreteras interurbanas.

Google Maps como fuente de datos. Pero en Google creen que pueden mejorar esa situación gracias a los datos de los usuarios que usan aplicaciones como Google Maps. Investigadores de la Universidad de Michigan hicieron algo parecido con datos de los coches de General Motors para hacer un pequeño experimento en Detroit. Evaluaron la sincronización de 34 semáforos en 2022, y aunque los cambios sugeridos por los datos no fueron enormes, tuvieron un impacto notable en el flujo de tráfico, sobre todo en horas punta.

La información que muestra Project Green Light permite tomar decisiones que pueden mejorar el tráfico en diversas intersecciones.

Una forma barata de mejorar las cosas. Hacer modificaciones en las redes de semáforos puede llegar a ser muy costoso. Tradicionalmente se encargaban estudios de recuento de vehículos en una determinada intersección, y cada estudio de ese tipo cuesta según WSJ unos 5.000 dólares. Modernizar una intersección puede rondar los 250.000 dólares y el mantenimiento añade aún más costes. La propuesta de Google puede ofrecer alternativa mucho más asequibles.

Patrones dinámicos. La mayoría de semáforos funcionan según un patrón fijo y difícilmente personalizable. Como mucho tienen una configuración para horas punta y horas normales, y lo ideal sería tener sistemas completamente dinámicos que se ajustaran al tráfico en cada momento. Ese reto es demasiado complejo, pero Project Greenlight puede al menos ayudar a optimizar el funcionamiento de esos patrones.

Cómo funciona Project Greenlight. Este sistema pone a disposición de las agencias de tráfico un panel informativo en el que pueden ver recomendaciones para mejorar la configuración de los semáforos en diversas intersecciones. Además el sistema de Google hace uso de mecanismos de IA para evaluar cómo cambian los patrones de tráfico y su flujo tras los cambios, lo que permite analizar qué impacto han tenido esos cambios.

Resultados prometedores. El proyecto ya ha sido puesto en marcha en forma de pequeños pilotos en ciudades como Abu Dhabi, Hamburgo, Seattle y Kolkata. Los datos revelan que gracias a él se reducen en un 30% las paradas en semáforos, una cifra ciertamente notable que ayuda a mejorar el flujo de tráfico, a reducir las emisiones y cómo no, a evitar también la ansiedad de los conductores.

Un proyecto en expansión. El sitio web oficial del Project Greenlight ofrece un formulario de contacto para agencias de tráfico. Hay una lista de espera, pero la iniciativa se está expandiendo a nuevas ciudades y los investigadores aseguran que cualquier startup podría hacer algo similar. La metodología está disponible públicamente, aseguran, y cualquiera es libre de aprovecharla. Como explicaba Henry Liu, al frente del estudio de la Universidad de Michigan, "las matemáticas ya estaban ahí. La belleza de nuestra solución es que los modelos previos eran demasiado complicados, y los hemos simplificado".

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Imagen | Eliobed Suárez

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