La ciudad de Buenos Aires incorporó el Proyecto Green Light de Google, una iniciativa que emplea inteligencia artificial (IA) para optimizar la gestión del tráfico urbano y mitigar las emisiones contaminantes. Este proyecto, lanzado en 2021, tiene como finalidad mejorar la sincronización de los semáforos mediante el análisis de datos en tiempo real proporcionados por Google Maps, permitiendo ajustes dinámicos en los tiempos de los semáforos en las intersecciones más congestionadas.
Qué es Green Light
Green Light es un proyecto que se está llevando a cabo en 70 intersecciones de 14 ciudades en todo el mundo, logrando resultados que evidencian una reducción de hasta el 30% en las detenciones de tráfico y una disminución del 10% en las emisiones de CO2. De esta forma, Buenos Aires se suma a esta iniciativa en su fase piloto.
Martín Viale, gerente operativo del Centro de Monitoreo y Gestión de la Movilidad Urbana del Gobierno de la Ciudad (GCBA), indicó que el proyecto se base en que la IA permitirá optimizar la programación de los semáforos en momentos críticos, lo que reducirá los tiempos de espera, mejorará la fluidez del tráfico y disminuirá las emisiones de gases contaminantes.
Cómo se implementará el Green Light en la ciudad de Buenos Aires
El proyecto se lleva a cabo en cuatro etapas clave:
- Interpretación de las intersecciones: en esta fase inicial, se realiza un mapeo de las intersecciones seleccionadas. El objetivo es analizar el funcionamiento actual de los semáforos, incluyendo los tiempos de luz, los cambios de fase y la sincronización entre diferentes señales. Esta información es crucial para entender cómo se comporta el tráfico en cada punto crítico de la ciudad.
- Medición del tráfico: Una vez mapeadas las intersecciones, se desarrolla un modelo detallado para observar el flujo vehicular en estas áreas. Esto incluye el análisis de patrones de espera, la duración de los ciclos de semáforos y cómo varían estos factores en diferentes momentos del día. Esta medición permite identificar cuellos de botella y momentos de congestión que requieren atención especial.
- Desarrollo de recomendaciones inteligentes: Con los datos recopilados, se emplea la IA para generar recomendaciones precisas sobre ajustes en los tiempos de los semáforos. Estas sugerencias están diseñadas para ser implementadas fácilmente por las autoridades locales, permitiendo una adaptación rápida y eficiente a las condiciones cambiantes del tráfico.
- Análisis del impacto: Finalmente, se lleva a cabo un análisis exhaustivo del impacto de las modificaciones realizadas. Esta etapa implica evaluar los resultados post-implementación, midiendo las mejoras en el flujo de tráfico, y la reducción en las emisiones contaminantes generadas por vehículos detenidos.
