La congestión vial es un problema para las ciudades y, a menudo, el principal desafío que buscan resolver. Para abordarla con éxito, es necesario armonizar las prácticas operativas, las políticas municipales, las expectativas de los usuarios finales y las estrategias tecnológicas que respalden la gestión urbana en cada una de estas áreas.

Históricamente, las urbes han utilizado pronósticos a largo plazo para planificar inversiones en carreteras y transporte público. Estos pronósticos, basados en tendencias demográficas y económicas, ofrecen una valiosa perspectiva a nivel macro, pero carecen de la inmediatez necesaria para gestionar el tráfico en tiempo real. La reciente evolución de la IA cambia esta situación.

Al analizar datos históricos y en tiempo real, la IA puede ayudar a las ciudades a predecir mejor la congestión, especialmente a corto plazo, como en los próximos 30 minutos. Los modelos de IA entrenados con datos históricos y de sensores en vivo pueden predecir con mayor eficacia el efecto dominó de un accidente menor en el flujo de tráfico.

Ver y comprender el tráfico

Los sistemas de cámaras han desempeñado un papel fundamental en la gestión del tráfico desde hace mucho tiempo, pero los primeros análisis de video tenían capacidades limitadas. Hoy, gracias al aprendizaje profundo y las GPU de alto rendimiento, las ciudades pueden usar la visión artificial para supervisar las carreteras con mucha mayor precisión.

Con la llegada de la era del aprendizaje profundo, la visión artificial se ha convertido en un método fiable para identificar incidentes de tráfico. Detectar accidentes, vehículos detenidos o conductores en sentido contrario es ahora mucho más rápido y preciso.

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Estos sistemas basados en IA pueden clasificar el comportamiento de los vehículos, detectar desviaciones del tráfico e identificar incidentes con un mínimo de falsas alarmas, lo cual es fundamental para la eficiencia operativa y del transporte. Los modelos de aprendizaje profundo ahora pueden entrenarse para tener en cuenta las variaciones meteorológicas y de iluminación, que a menudo provocaban fallos en los sistemas básicos.

Llevando la detección de incidentes más allá de las cámaras

Generalmente existen dos enfoques para la detección de incidentes en los sistemas de tráfico. Uno es el ya mencionado, que utiliza cámaras para monitorizar visualmente las carreteras y detectar incidentes como accidentes, vehículos detenidos o paradas indebidas. Sin embargo, no es práctico cubrir toda la red vial, especialmente tramos que abarcan cientos de kilómetros.

Aquí es donde los datos de tráfico resultan muy útiles. Las ciudades pueden recopilar información en tiempo real de vehículos de sondeo con GPS, como taxis o flotas de reparto, que ofrecen una visión general del flujo vehicular. Tradicionalmente, estos datos se han analizado mediante métodos basados en reglas; por ejemplo, comparando la velocidad o el volumen del tráfico en sentido ascendente y descendente, y buscando descensos repentinos o patrones irregulares que puedan indicar un incidente.

Convergencia tecnológica para una movilidad más inteligente

Tecnologías como la IA, el IoT y los datos de transporte multimodal están mejorando la eficiencia de la gestión del tráfico urbano. Tradicionalmente, la detección de incidentes dependía de infraestructuras como bucles inductivos integrados en la carretera. Hoy, con la integración del IoT y la IA, las ciudades tienen acceso a una amplia gama de datos en tiempo real, desde vehículos conectados, dispositivos móviles, cámaras de carretera e incluso información colaborativa. Al combinarse con la IA, esta riqueza de datos puede procesarse de forma más inteligente y permitir una toma de decisiones más rápida y precisa.