Inteligencia Artificial de Google para regular los semáforos de Vitoria

26 diciembre, 2023

Vitoria-Gasteiz apuesta por 'Green light': una experiencia piloto para mejorar la fluidez del tráfico

El Ayuntamiento de Vitoria-Gasteiz apuesta por la Inteligencia Artificial de Google para regular sus semáforos. La ciudad se une al proyecto 'Green light': "Una experiencia piloto para mejorar la fluidez del tráfico", explica el Consistorio en una nota.

El Centro de Estudios Ambientales ha firmado un acuerdo con Google. De esta manera, la IA que desarrolla esta empresa analizará el tráfico en la ciudad. Tras este análisis, realizará propuestas de cambios en la regulación de los semáforos. El objetivo: "optimizar su coordinación y reducir los tiempos de espera".

"La emisión de gases de efecto invernadero en las paradas que se llevan a cabo en intersecciones urbanas se multiplica por 29 respecto a la polución generada por el tráfico en marcha", explica el área de tráfico del Ayuntamiento.

"Para mitigar este problema, se trabaja sobre el volumen de datos que genera el uso de las aplicaciones Google Maps y Waze, detectando los picos de mayores paradas y formulando propuestas de agilización del tráfico en estos puntos".

google maps semaforos inteligencia artificial

Google Maps ya ofrece información en tiempo real del tráfico con la geolocalización de los móviles, y señala en verde, amarillo, naranja o rojo el tráfico.

"Onda de semáforos en verde"

Así, el objetivo de este proyecto será que se pueda dar la conocida como “onda de semáforos en verde”. Una situación que implica "una mejora sustancial en el flujo de vehículos".

 

Ciudades como Rio de Janerio, Seattle, Hamburgo, Bangalore, Budapest o Manchester ya forman parte del proyecto “Green light”. Las pruebas llevadas a cabo sobre el terreno detectan una reducción del 30% de las emisiones causadas por paradas y arranques. Además, se recorta en un 10% de la contaminación total generada en los cruces.

El Ayuntamiento destaca como las principales ventajas de 'Green light' la rapidez de implementación y la posibilidad de hacerlo sin coste alguno. "Hasta ahora los sistemas tradicionales de recopilación de información de tráfico vienen utilizando herramientas de aforamiento de vehículos y sensores cuyos resultados necesitan un análisis más laborioso", explican.