Un nuevo sistema de semáforos inteligentes con inteligencia artificial podría hacer que los atascos sean un recuerdo lejano

Los desarrolladores construyeron un simulador de tráfico para entrenar el programa, enseñándole a manejar diferentes escenarios.

Foto de archivo de una calle transitada.

Deutsche Welle

16 de mayo, 2022 - 15h39

Investigadores de la Universidad de Aston en Birmingham (Inglaterra) han diseñado un nuevo sistema de inteligencia artificial que podría poner fin a las largas colas en los semáforos, según un comunicado.

El sistema lee las imágenes de las cámaras en directo y adapta los semáforos en consecuencia para mantener el tráfico en movimiento de la mejor manera posible y reducir la congestión. El sistema –el primero de su clase, según los científicos– es tan eficaz porque utiliza el aprendizaje por refuerzo profundo, lo que significa que adapta sus procesos cuando no lo hace bien, intenta un curso de acción diferente, y sigue mejorando cuando progresa.

Simulador de tráfico fotorrealista

En las pruebas, el sistema superó con creces todos los demás métodos, que suelen basarse en transiciones de fase diseñadas manualmente. Esto se debe, según explican, a que se construyó sobre un simulador de tráfico fotorrealista de última generación llamado Traffic 3D.

Los desarrolladores, que publicaron los resultados de su estudio en la revista Aston University’s Library Services, esperan comenzar las pruebas en carreteras reales a finales de este año.

“Lo hemos configurado como un juego de control del tráfico. El programa recibe una ‘recompensa’ cuando consigue que un coche pase por un cruce”, explicó la Dra. Maria Chli, lectora de Ciencias Informáticas de la Universidad de Aston.

“Cada vez que un coche tiene que esperar o hay un atasco, hay una recompensa negativa. En realidad, no hay ninguna aportación por nuestra parte; simplemente controlamos el sistema de recompensas”, agregó.

Adaptable a diferentes escenarios de tráfico y clima

El simulador también ha sido entrenado para manejar diferentes escenarios de tráfico y meteorológicos y, por lo tanto, fue capaz de adaptarse rápidamente a las intersecciones de tráfico reales, haciéndolo efectivo en muchos escenarios del mundo real.

“La razón por la que hemos basado este programa en comportamientos aprendidos es para que pueda entender situaciones que no ha experimentado explícitamente antes. Lo hemos probado con un obstáculo físico que causa la congestión, en lugar de las fases del semáforo, y el sistema siguió funcionando bien. Siempre que haya un vínculo causal, el ordenador acabará por averiguar cuál es ese vínculo. Es un sistema intensamente potente”, concluyó el Dr. George Vogiatzis, profesor titular de Informática de la Universidad de Aston. (I)