Para agilizar el tráfico vehicular en zonas densamente pobladas como la Ciudad de México, un investigador de la UNAM ha desarrollado un programa que se basa en el uso de semáforos auto-organizantes, es decir, capaces de “decidir” si marcan el alto o el siga en un crucero, según el flujo de vehículos en un área determinada.
El desarrollo de Carlos Gershenson García, doctor en Ciencias de la Computación y académico del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS), en colaboración con Darío Zubillaga Martín y Jorge Zapotécatl López, alumnos del posgrado en Ciencias e Ingeniería en Computación, propone soluciones que consideran las condiciones locales de una calle o crucero, entre ellas el número de vehículos (públicos y privados) y su velocidad.
“Funcionan de manera semejante a una parvada, que no tiene un líder y depende de las interacciones locales que se dan entre las aves, además, consideran la adaptación, pues los fenómenos vivos enfrentan entornos cambiantes”, explicó.
El proyecto descarta las centrales de control vehicular que existen en muchas ciudades y opta por priorizar las condiciones de una zona pequeña (como una colonia) para organizar los semáforos de acuerdo a los elementos inmediatos y así evitar aglomeraciones en calles posteriores y nudos viales en cruceros.
La idea, expuso Gershenson en entrevista, es dotar a los semáforos de cámaras que funcionan como sensores, para que puedan tomar decisiones locales.
“Se requiere una cámara-sensor por cada dirección, así que algunas intersecciones necesitarán hasta cuatro o seis sensores, pero son dispositivos que ya existen en el mercado”, señaló.
Además de la cámara, hay un dispositivo que procesa el video para detectar a los vehículos. “Es fácil de programar porque es un método sencillo en el que se toma en consideración la cantidad de coches para determinar el tiempo de espera y cambiar el semáforo. Esa información se envía al controlador, pero todo es local, así que no se requiere de una central”, aclaró.
Se llaman semáforos auto-organizantes porque no dependen de un control central, sino que ellos mismos, con sus condiciones locales, encuentran una solución adaptativa al problema del tráfico.
Inteligencia distribuida
Los “semáforos inteligentes” utilizan una habilidad distribuida que favorece el flujo de vehículos, mantiene cierta velocidad constante y es flexible ante fenómenos cambiantes, como una acumulación de autos repentina.
Con casi una década de desarrollar diferentes etapas, Gershenson inició una primera versión como proyecto de su doctorado en Bruselas, luego lo continuó en un posdoctorado en Boston y más tarde lo mejoró como investigador del IIMAS, donde es investigador desde 2008.
El sistema se basa en un algoritmo de seis reglas y simulaciones por computadora. “Ahora falta probarlo en un proyecto piloto, que iniciaríamos a mediados de este año en Ciudad Universitaria, donde se tomará en cuenta el transporte público (Pumabús) y privado, así como el flujo peatonal y de ciclistas”, apuntó.
En su simulación, Gershenson estima ahorro en el tiempo de traslado y de gasolina para los autos de la red primaria de la Ciudad de México.
“Se economizaría aproximadamente un millón de toneladas de dióxido de carbono al año, que equivale al ahorro de más de 10 líneas del Metrobús de la urbe, pero el costo para implementarlo es mucho menor que una sola línea”, destacó.
El universitario busca interesar con este proyecto a las autoridades de la metrópoli para probar su sistema en una delegación o zona conflictiva de la capital, como el Centro Histórico o Polanco.
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