El objetivo, extrapolable a otras ciudades de más de 200.000 habitantes, es dar con la mejor planificación de los semáforos y de la configuración de los ciclos rojo-amarillo-verde, además de mejorar el flujo de vehículos, reduciendo también pérdidas económicas.
El equipo de investigación NEO, del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación de la Universidad de Málaga (UMA) ha desarrollado un sistema basado en la inteligencia artificial que controla las redes de semáforos de esta ciudad y en París (Francia) para reducir atascos y emisiones contaminantes. El modelo no implica instalar infraestructuras adicionales, por lo que no tiene gasto extra.
El sistema se basa en los denominados algoritmos bioinspirados, en este caso basados en la evolución de las especies. «La ciudad es el medio ambiente donde evolucionan estos programas semafóricos, sobreviviendo aquellos que producen una mejora en los tiempos de viaje y la disminución de la contaminación», según han indicado desde la Fundación Descubre.
Así, se aplican estos algoritmos evolutivos, es decir, que se adaptan al entorno conforme se producen mutaciones, cambios como el paso de un semáforo rojo, que puede afectar al flujo de tráfico de una calle.
Los resultados se muestran en una pantalla de ordenador después de recoger los datos de los ciclos de cambio de los semáforos de ambas ciudades. Son trasladados posteriormente a gestores, que pueden implementar los cambios sin necesidad de obras o grandes inversiones, ni monitorización de los conductores mediante nuevas aplicaciones o normativas que les obliguen a cambiar sus hábitos.
Tal y como se ha reflejado en el estudio titulado ‘A better understanding on traffic light scheduling: New cellular GAs and new in-depth analysis of solutions’, hasta ahora, el enfoque científico de la denominada movilidad inteligente había girado en torno a proporcionar algoritmos ad-hoc que reprodujeran lo que los investigadores habían calculado previamente sobre cuestiones como la regulación del tráfico en zonas verdes o cómo pueden los conductores llegar lo antes posible a sus destinos.
En este estudio de la UMA, los investigadores primero han diseñado dos nuevos programas informáticos para crear el mapa de estos semáforos, con sus respectivos intervalos de cambio, que irán modificándose conforme estos algoritmos vayan marcando lo que puede ser mejor para el tráfico de la ciudad.
«Es muy difícil llegar a una solución cualquiera, aunque sea muy básica, porque hay que tener en cuenta que tenemos que meter muchos datos relevantes de las ciudades dentro del ordenador», ha indicado el investigador de la UMA Enrique Alba, que ha liderado los trabajos.
Algoritmos genéticos
La investigación aplica los denominados ‘algoritmos genéticos celulares‘, que terminan seleccionando las mejores propuestas para sus entramados urbanos, teniendo en cuenta su propia evolución histórica. Estas soluciones van a ser el soporte para programar los semáforos de la ciudad.
El estudio del equipo investigador andaluz ha demostrado que, entre los dos tipos de algoritmos genéticos utilizados, los síncronos y los asíncronos, son más efectivos estos últimos, al ser más realistas en términos de simular la evolución de las especies, y también de las ciudades como Málaga o París.
«Esto se suele clasificar como ‘inteligencia de enjambre’, ya que el comportamiento emergente resuelve mejor los problemas que los individuos separados», ha explicado Alba a la Fundación Descubre.
La citada ‘inteligencia de enjambre’ queda reflejada en unas fórmulas matemáticas avanzadas, que funcionan como los genotipos de los algoritmos, con las claves del tráfico malagueño o parisino. Son los que finalmente los científicos trasladarán al ayuntamiento o el gestor interesados, que podrán usarlas como un manual de instrucciones, con una forma particular y óptima de programar los semáforos en la ciudad, disminuyendo la contaminación o el retraso en el tráfico.
El trabajo, que ha contado con financiación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional y del Ministerio de Ciencia e Innovación, ha partido de una colaboración que desarrolla este departamento de la UMA con la Universidad Nacional de la Patagonia Austral, en Argentina.
