Cada día vemos más noticias relacionadas con la Inteligencia Artificial aplicada a diferentes ámbitos, desde jugar al ajedrez hasta desarrollar profesores virtuales que se adaptan a las necesidades de cada niño, pero su aplicación abarca muchos más ámbitos, entre otros los relacionados con la gestión del tráfico.
Una de las claves cuando nos referimos a sistemas de Inteligencia Artificial es su capacidad de aprender y mejorar; mientras hay sistemas que únicamente ofrecen información, la integración de IA permite no sólo automatizar la toma de decisiones, sino conseguir que cada vez estas decisiones tomadas sean más acertadas.
Esto se puede aplicar a la gestión de la red de semáforos de un municipio o un barrio concreto. El software central es capaz de decidir la duración del flujo de los semáforos, teniendo en cuenta las variables del momento (vehículos existentes en cada vía, peatones en las aceras, condiciones meteorológicas…), y además, teniendo en cuenta a experiencia acumulada, es decir, cómo de eficaces fueron anteriores decisiones.
Para ello, en primer lugar, es necesario contar con los sistemas o equipos que permitan captar la información, como sensores o cámaras para detectar los vehículos y peatones que hay en cada momento, sensores meteorológicos para conocer el tiempo, etc. , así como los mecanismos para enviar toda esta información a un sistema central, capaz de recibir, gestionar e interpretar estos datos.
Con esta información, y un software adecuado, el sistema debe ser capaz no sólo de tomar las medidas al instante, sino de ir aprendiendo de sus propias decisiones, para cada vez tomar medidas más acertadas.
La idea es conseguir reducir los atascos, ofrecer un tráfico más fluido, lo que lleva asociado también un tráfico más seguro.