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Cómo se puede usar la inteligencia artificial para mejorar el tráfico de coches en las grandes ciudades

Imagen generada con Midjourney de coches en una ciudad

Imagen generada con Midjourney de coches en una ciudad

Hay cosas que me desesperan, y lo de ver miles de coches buscando aparcamiento en las calles, es una de ellas.

Está claro que la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en una herramienta fundamental para mejorar el tráfico en las grandes ciudades, pero aún hay mucho que hacer en este sentido.

Veamos lo que se puede hacer y lo quue falta:

La IA permite monitorizar las condiciones del tráfico en tiempo real y analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y tendencias, lo que ayuda a optimizar el flujo vehicular y a reducir la congestión. Una de las aplicaciones más comunes de la IA en la gestión del tráfico es a través de sistemas de control de tráfico adaptativos, que utilizan datos de sensores en tiempo real para ajustar las señales de tráfico de manera dinámica y optimizar el flujo de vehículos. Estos sistemas pueden anticipar cambios en la demanda del tráfico, lo que facilita una mejor planificación y gestión de las vías.

Lo he visto con frecuencia en los congresos de ciudades inteligentes, son sistemas que funcionan cuando hay tráfico fluido.

La IA también se utiliza en la planificación y operación de sistemas de transporte público, permitiendo predecir la demanda de pasajeros y optimizar las rutas y horarios. Esto mejora la eficiencia del transporte público y reduce la congestión en las ciudades.

Otra aplicación importante de la IA en la gestión del tráfico es en la detección de incidentes y la seguridad vial. Las cámaras de vídeo respaldadas por IA pueden reconocer matrículas de vehículos, detectar automáticamente incidentes como vehículos detenidos, obstáculos en la vía, exceso de velocidad, entre otros eventos, y emitir alertas tempranas para tomar medidas oportunas.

La IA también se utiliza en la caracterización del tráfico, proporcionando datos cuantitativos y cualitativos sobre el estado del tráfico a lo largo del tiempo, lo que permite una gestión más eficiente y la oferta de alternativas de rutas. Por otro lado, la IA puede ser utilizada para la identificación de vehículos, la detección de pasajeros y la mejora de la seguridad vial, como en el caso de los sistemas de frenado de emergencia y de detección de fatiga.

El problema es que no se hace mucho para reducir el tiempo de búsqueda de aparcamiento.

¿Cómo sé que los coches se pasan la vida buscando parking? Porque cuando salgo de una plaza, ya se ocupa en menos de 20 segundos, por lo que está claro que ese coche estaba buscando aparcamiento, y siempre ocurre.

Proyectos para reducir el tiempo de búsqueda de aparcamiento

Existen varias iniciativas que utilizan la IA para reducir el tiempo de búsqueda de aparcamiento, como la de Parquery que os comenté recientemente. Otra de ellas es el sistema «Goldeneye«, desarrollado por investigadores de Cambridge Consultants, que utiliza la IA para monitorizar el uso y la ocupación de las plazas de aparcamiento, tanto en aparcamientos como en la calle. Goldeneye emplea sistemas de reconocimiento de imágenes y visión artificial, y algoritmos informáticos que, a través de las cámaras de seguridad, detectan si una plaza de aparcamiento está libre u ocupada. Este sistema puede integrarse en las «ciudades inteligentes» para proporcionar información en tiempo real a los conductores sobre las plazas libres y su localización.

Además de Goldeneye, hay otras aplicaciones móviles que utilizan la IA para ayudar a los conductores a encontrar aparcamiento. Por ejemplo, GetPark, una funcionalidad que incorpora la aplicación Apparkya en Sevilla, ofrece un mapa por colores de las calles donde es más probable encontrar una plaza libre. El sistema utiliza datos en tiempo real de parquímetros y tickets, unidos a Big Data y Machine Learning, para calcular la ocupación de vehículos en la vía.

Otras aplicaciones similares incluyen AIPARK, ganadora del primer premio de innovación en CEBIT en 2018, que proporciona recomendaciones sobre sitios disponibles y calcula la probabilidad de conseguir aparcamiento sin que nadie se cuele, parecido a FlashPark. Y por último, Sony ha desarrollado una tecnología basada en sensores de visión con IA que proporciona información en tiempo real sobre las plazas de aparcamiento libres a través de una aplicación móvil.

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