Aplican algoritmos basados en la evolución natural para regular los semáforos de las ciudades y evitar atascos

El equipo de investigación NEO, del Departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación de la Universidad de Málaga (UMA) ha desarrollado un sistema ‘inteligente’ que controla las redes de semáforos de esta ciudad andaluza y de París (Francia) para reducir atascos y emisiones contaminantes.

Sistema desarrollado por los investigadores andaluces para gestionar las señales de los semáforos. UMA

El objetivo, extrapolable a otras ciudades de más de 200.000 habitantes, es dar con la mejor planificación de los semáforos y de la configuración de los ciclos rojo-amarillo-verde, además de mejorar el flujo de vehículos, reduciendo también pérdidas económicas. Todo ello sin gasto para ayuntamientos ni vecinos.

El sistema se basa en los denominados algoritmos bioinspirados, en este caso basados en la evolución de las especies. La ciudad es el medio ambiente donde evolucionan estos programas semafóricos, sobreviviendo aquellos que producen una mejora en los tiempos de viaje y la disminución de la contaminación.

De esta forma, se aplican estos algoritmos evolutivos, esto es, que se adaptan al entorno conforme se producen ‘mutaciones’, cambios como el paso de un semáforo rojo, que puede afectar al flujo de tráfico de una calle.

Los resultados se muestran en una pantalla de ordenador después de recoger los datos de los ciclos de cambio de los semáforos de ambas ciudades. Son trasladados posteriormente a gestores, que pueden implementar los cambios sin necesidad de obras o grandes inversiones, ni monitorización de los conductores mediante nuevas aplicaciones o normativas que les obliguen a cambiar sus hábitos.

Como queda reflejado en el estudio titulado ‘A better understanding on traffic light scheduling: New cellular GAs and new in-depth analysis of solutions’, hasta ahora, el enfoque científico de la denominada ‘movilidad inteligente’ había girado en torno a proporcionar algoritmos ad-hoc que reprodujeran lo que los investigadores habían calculado previamente sobre cuestiones como la regulación del tráfico en zonas verdes o cómo pueden los conductores llegar lo antes posible a sus destinos.

En este estudio de la UMA, los investigadores primero han diseñado dos nuevos programas informáticos para crear el mapa de estos semáforos, con sus respectivos intervalos de cambio, que irán modificándose conforme estos algoritmos vayan marcando lo que puede ser mejor para el tráfico de la ciudad. “Es muy difícil llegar a una solución cualquiera, aunque sea muy básica, porque hay que tener en cuenta que tenemos que meter muchos datos relevantes de las ciudades dentro del ordenador”, ha indicado a la Fundación Descubre el investigador de la UMA Enrique Alba, que ha liderado los trabajos.

Enrique Alba, investigador principal del proyecto realizado en la Universidad de Málaga.

Reunión telemática del grupo de investigación de la UMA responsable del estudio. Foto: UMA.

Entre los datos incluidos está el número de vehículos, los diversos tipos que circulan a diario, las señales, y los límites de velocidad de las vías de las ciudades. Si un semáforo de la Alameda de Málaga se abre, el sistema buscará diferente alternativas, una vez registrado el cambio.

Cuando se ha configurado ese mapa de las variables que influyen en los cambios de semáforo, se introduce la información en SUMO, el simulador más utilizado en este campo científico por su capacidad para el microanálisis. Así puede ser interpretado por las entidades públicas que quieran aplicarlo a sus ciudades siguiendo los ejemplos de los modelos ensayados, no solo en la ciudad andaluza, sino también en otro ejemplo de fisonomía y tamaño muy distintos como es la capital gala. “El tráfico en una ciudad no se puede encapsular en una fórmula matemática, por muy compleja que sea, de ahí que el sistema tenga en cuenta las características de cada ciudad”, ha resumido el investigador.

Las ciudades europeas no han evolucionado históricamente con base en una guía, como lo pueden haber hecho otras como las americanas, y, en este sentido, son las que más se pueden beneficiar de este tipo de estudios de inteligencia artificial, que introducen soluciones de forma automática y adaptada para cada ciudad.

Algoritmos genéticos

La investigación aplica los denominados ‘algoritmos genéticos celulares’, que terminan seleccionando las mejores propuestas para sus entramados urbanos, teniendo en cuenta su propia evolución histórica. Estas soluciones van a ser el soporte para programar los semáforos de la ciudad.

En el estudio, han diseñado en primer lugar dos nuevos programas informáticos para crear el mapa de estos semáforos. Foto: Pixabay.

El estudio del equipo investigador andaluz ha demostrado que, entre los dos tipos de algoritmos genéticos utilizados, los síncronos y los asíncronos, son más efectivos estos últimos, al ser más realistas en términos de simular la evolución de las especies, y también de las ciudades como Málaga o París. “Esto se suele clasificar como ‘inteligencia de enjambre’, ya que el comportamiento emergente resuelve mejor los problemas que los individuos separados”, ha explicado Alba.

Esta ‘inteligencia de enjambre’ queda reflejada en unas fórmulas matemáticas avanzadas, que funcionan como los genotipos de los algoritmos, con las claves del tráfico malagueño o parisino. Son los que finalmente los científicos trasladarán al ayuntamiento o el gestor interesados, que podrán usarlas como un ‘manual de instrucciones’, con una forma particular y óptima de programar los semáforos en la ciudad, disminuyendo la contaminación o el retraso en el tráfico.

El trabajo, que ha contado con financiación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional y del Ministerio de Ciencia e Innovación, ha partido de una colaboración que desarrolla este departamento de la UMA con la Universidad Nacional de la Patagonia Austral, en Argentina.

Referencias

Villagra A, Alba E, Luque G. “A better understanding on traffic light scheduling: New cellular GAs and new in-depth analysis of solutions”. Journal of Computational Science.

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