El MIT desarrolla modelo para mejorar programación de semáforos
Pasar horas en el tráfico no sólo afecta al automovilista, también genera emisiones de gases de efecto invernadero que podrían reducirse con una mejor planeación. Pero para ello, es necesario mejorar la programación de los semáforos. Es lo que trata de hacer un estudio del Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT), en Estados Unidos.
Carolina Osorio, profesora de ingeniería civil y medioambiental, y la alumna graduada Kanchan Nanduri han desarrollado un método que combina datos del nivel de vehículos con otros sobre los patrones de tráfico de la ciudad. Con ello logran generar un mejor sistema de información, de acuerdo a un comunicado emitido por el centro de estudios.
"Desarrollamos algoritmos que permiten a las agencias de transporte usar modelos de tráfico de alta resolución para resolver problemas", explica Osorio. Generalmente, este tipo de determinaciones temporales se establecen para optimizar los tiempos de viaje en ciertas arterias principales, pero no toman en cuenta interacciones complejas en todas las calles de la ciudad. Tampoco evalúan la mezcla del tipo de vehículos en la vía, que permitiría predecir cómo los cambios en el flujo de trafico repercuten en el consumo de combustible y, por tanto, en las emisiones.
Nota: La primera carretera del 'futuro' ya se encuentra en Holanda
El modelo de Osorio y Nanduri incluso representa cómo cambia el comportamiento del conductor en el tiempo. Por ejemplo, si se programa un semáforo para que dure más en rojo y hacer que una ruta sea más lenta, esto puede causar que los automovilistas elijan vías alternativas en los siguientes días.
Los programas existentes pueden simular tanto la escala de ciudad como la del comportamiento del conductor, pero integrar ambos ha sido un problema hasta ahora. El equipo del MIT encontró la forma de reducir la cantidad de detalles lo suficiente para hacer los cálculos prácticos, sin perder los necesarios para hacer predicciones y recomendaciones útiles.
"Con métodos tan complicados, faltaban algoritmos para mostrar cómo usarlos para predecir cómo modificar el comportamiento de los semáforos. Encontramos una solución que mejora los tiempos de tránsito en toda la ciudad", agrega Osorio en el comunicado. Además, el nuevo modelo incorpora información específica sobre el consumo de combustible y las emisiones de autos, motos y autobuses.
Tras un caso de prueba basado en la ciudad suiza de Lausana, el equipo trabaja ahora en un proyecto en Manhattan para probar el potencial del sistema de controla a gran escala. Según la investigadora del MIT, con futuras simulaciones también se podría optimizar las decisiones urbanas, como la elección de los mejores puntos para instalar estacionamientos de los programas de bicicletas compartidas.
