¿Cómo podríamos ordenar mejor el tráfico?

Según datos de la Dirección General de Tráfico (DGT), en las vacaciones de Semana Santa hubo más de 13 millones de desplazamientos. Muchos de estos viajes sufrieron retenciones y atascos importantes, y por desgracia, también ocurrieron 31 accidentes que terminaron con la vida de 33 personas. La evolución del tráfico en las últimas décadas ha ido creciendo exponencialmente, por lo que se necesitan nuevos mecanismos que mejoren su ordenación. Una investigación del MIT apunta a que los algoritmos podrían ser la herramienta adecuada para regularlo de forma más eficiente.

Actualmente, la ordenación del tráfico es una de las áreas más importantes en el ámbito de la ingeniería mecánica. Su finalidad no es otra que planear, trazar y explotar las redes varias, con el objetivo de que la circulación de personas y mercancías se realice de forma segura, rápida y eficaz.

A la hora de regular el tráfico, los ingenieros deben estudiar múltiples variables y parámetros, tales como la intensidad (número de vehículos que atraviesan una sección transversal determinada de una carretera por unidad de tiempo), el factor de hora punta, la composición del tráfico o la velocidad. Con todos esos datos, son capaces de analizar, por ejemplo, cuál será la capacidad de un carril o el nivel de servicio.

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En la conocida como circulación discontinua, donde existen elementos que interrumpen periódicamente el tráfico (como semáforos o señales de stop), estas investigaciones son algo más complejas. Para realizar las estimaciones en estos casos debemos estudiar con más detalle la capacidad de las intersecciones, teniendo en cuenta que también influirán las condiciones ambientales, las condiciones físicas y de la operación o las propias características del tráfico (giros a derecha e izquierda, presencia de autobuses o vehículos pesados, etc.)

La tecnología, sin embargo, se ha convertido en una herramienta imprescindible para obtener y gestionar el big data resultante en múltiples investigaciones, sean del ámbito biomédico, policial o incluso turístico. ¿Por qué no aplicar estas utilidades en la regulación del tráfico?

Esa fue la idea que se plantearon científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts, encargados de desarrollar algoritmos para optimizar la ordenación del tráfico en las ciudades. Actualmente, los estudios que se realizan no son capaces de desarrollar mapas en alta resolución para determinar la congestión viaria en las grandes ciudades, puesto que se centran en las intersecciones más importantes y olvidan otras calles de los municipios.

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Por este motivo, los investigadores del MIT han creado unos algoritmos que han sido capaces de evaluar el tráfico en la ciudad suiza de Lausanne. Las simulaciones permitieron analizar el comportamiento de miles de vehículos al día, cada uno con sus particularidades y características. Sus algoritmos también tuvieron en cuenta cambios en los patrones de los conductores, ya que una señalización específica en una calle puede hacer que modifiquemos nuestra ruta.

Según Carolina Osorio, “con los modelos tan complejos que teníamos, necesitábamos algoritmos que mostraran cómo usar los modelos y cambiar, por ejemplo, los patrones de los semáforos”. Gracias a su trabajo, publicado en las revistas Transportation Science y Transportation Research: Part B, podríamos mejorar la eficiencia y el tiempo necesario para nuestros viajes. En el caso particular de Lausanne, sus algoritmos fueron capaces de modelar 17 intersecciones clave y el tráfico de más de 12.000 vehículos.

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De acuerdo a estos científicos, la modelización debe hacerse teniendo en cuenta no sólo el tráfico, sino también las horas a las que se produce. Conocer este flujo horario nos permitiría abordar mejor la ordenación del tráfico, incrementando la eficiencia en el transporte e incluso reduciendo las emisiones de dióxido de carbono, uno de los grandes problemas en la lucha contra el cambio climático. ¿El próximo reto del MIT? Modelizar el comportamiento de capitales como Nueva York.

Imágenes | Jon Bon Silver (Pixabay), tpsdave (Pixabay), Rayno113 (Wikimedia) yWikipedia 

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