14 de abril de 2024

El AI de Google está haciendo los semáforos más eficientes y menos molestos

Cada vez que un conductor en Seattle se encuentra con un semáforo en rojo, espera aproximadamente 20 segundos de media antes de que vuelva a ponerse en verde, según los datos recopilados por la empresa de análisis Inrix a partir de datos de vehículos y smartphones.

AI Google Semáforos

Estas demoras causan molestias y emiten en Seattle, solo, unas 1,000 toneladas métricas o más de dióxido de carbono a la atmósfera cada día. Con un poco de ayuda del nuevo software de inteligencia artificial de Google, el impacto en el medio ambiente y en los conductores está comenzando a disminuir significativamente.

Seattle es una de las doce ciudades en cuatro continentes, incluyendo Yakarta, Río de Janeiro y Hamburgo, que están optimizando algunos semáforos en función de la información de conducción de Google Maps, con el objetivo de reducir las emisiones de vehículos en ralentí.

El proyecto analiza los datos de los usuarios de Maps utilizando algoritmos de inteligencia artificial y ha llevado a ajustes en la sincronización de 70 intersecciones. Según la evaluación preliminar de Google del tráfico antes y después de los ajustes probados el año pasado y este año, las recomendaciones impulsadas por la IA de Google para sincronizar los semáforos redujeron hasta un 30 por ciento de las detenciones y un 10 por ciento de las emisiones para 30 millones de automóviles al mes.

Google anunció estos resultados preliminares hoy junto con otras actualizaciones de proyectos que utilizan sus datos e investigadores de inteligencia artificial para promover la sostenibilidad ambiental. La compañía está expandiendo la función de enrutamiento de bajo consumo de combustible en Maps a India e Indonesia, lo que guía a los conductores hacia carreteras con menos tráfico o menos pendientes, y está introduciendo sugerencias de rutas de vuelo a los controladores de tráfico aéreo de Bélgica, los Países Bajos, Luxemburgo y el noroeste de Alemania para reducir las estelas de condensación que contribuyen al calentamiento global.

Algunas de las otras iniciativas de Google relacionadas con el clima, como las que muestran las emisiones estimadas junto a los resultados de búsquedas de vuelos y recetas, han generado frustración en grupos como las aerolíneas y los ganaderos, quienes acusan a la compañía de utilizar matemáticas poco fiables que distorsionan sus industrias. Hasta ahora, el Proyecto Green Light de Google está recibiendo críticas positivas, pero nuevos detalles revelados hoy sobre cómo funciona y la expansión del sistema a más ciudades el próximo año podrían generar un mayor escrutinio.

«Es un objetivo digno con un potencial significativo para tener un impacto real en el mundo real», dice Guni Sharon, profesor asistente de la Universidad de Texas A&M, quien también estudia el potencial de la IA para optimizar los semáforos. Pero en su opinión, sistemas de IA y sensores más amplios que permitan a los semáforos ajustarse en tiempo real a las condiciones de tráfico podrían ser más efectivos. Sharon señala que el sistema de semáforos de Google parece adoptar un enfoque conservador al permitir a las ciudades trabajar con su infraestructura existente, lo que facilita su adopción y reduce los riesgos. Google afirma en su página web del Proyecto Green Light que espera que los resultados evolucionen y proporcionará más información sobre el proyecto en un futuro artículo.

Los agentes de tráfico de Kolkata han realizado ajustes sugeridos por Green Light en 13 intersecciones en el último año, dejando satisfechos a los conductores, según un comunicado proporcionado por Google de Rupesh Kumar, comisionado conjunto de policía de la ciudad india. «Green Light se ha convertido en un componente esencial», dice Kumar, quien no respondió a una solicitud de comentarios el lunes de WIRED.

En otros casos, Green Light proporciona tranquilidad en lugar de revolución. Para las autoridades de Transport for Greater Manchester en el Reino Unido, muchas de las recomendaciones de Green Light no son útiles porque no tienen en cuenta la priorización de autobuses, peatones y ciertas vías, según David Atkin, un gerente de la agencia. Pero el proyecto de Google puede confirmar que su red de señales funciona bien, dice.

Los semáforos más inteligentes han sido durante mucho tiempo el sueño de muchos conductores. En la realidad, el costo de las actualizaciones tecnológicas, los desafíos de coordinación dentro y entre gobiernos y una oferta limitada de ingenieros de tráfico de la ciudad han obligado a los conductores a seguir frenando a pesar de la disponibilidad de numerosas soluciones para comprar. El esfuerzo de Google está ganando impulso en las ciudades porque es gratuito y relativamente sencillo, y se basa en la inigualable cantidad de datos de tráfico de la compañía, recopilados cuando las personas utilizan Maps, la aplicación de navegación más popular del mundo.

Juliet Rothenberg, gerente de producto principal de inteligencia artificial para el clima en Google, atribuye la idea del Proyecto Green Light a la esposa de un investigador de la compañía que la propuso durante una cena hace unos dos años.

«A medida que evaluábamos docenas de ideas en las que podríamos trabajar, esta seguía subiendo a la cima. Había una forma de hacer que su implementación fuera obvia para las ciudades».

Juliet Rothenberg, gerente de producto principal de inteligencia artificial para el clima en Google

Rothenberg dice que Google ha priorizado el apoyo a las ciudades más grandes que emplean ingenieros de tráfico y pueden controlar remotamente los semáforos, al tiempo que se expande a nivel mundial para demostrar que la tecnología funciona bien en una variedad de condiciones, lo que sugiere que, si se adopta ampliamente, podría reducir significativamente las emisiones globales.

A través de los datos de Maps, Google puede inferir los tiempos de señal y la coordinación en miles de intersecciones por ciudad. Un modelo de IA desarrollado por los científicos de la compañía puede analizar los patrones de tráfico de las últimas semanas y determinar qué luces podrían valer la pena ajustar, en su mayoría en áreas urbanas. Luego sugiere cambios en la configuración para reducir el tráfico de parada y marcha. Los filtros en el sistema intentan bloquear algunas sugerencias poco sensatas, como las que podrían ser perjudiciales para los peatones.

Algunas de las recomendaciones de Google son tan simples como agregar dos segundos adicionales durante horas específicas al tiempo entre el inicio de un semáforo en verde y el siguiente en la misma dirección, permitiendo que más vehículos pasen por ambas intersecciones sin detenerse. Las sugerencias más complicadas pueden involucrar dos pasos, ajustando tanto la duración de una luz en particular como el desfase entre esa luz y la siguiente.

Los ingenieros de la ciudad acceden a un panel en línea de Google para ver las recomendaciones, que pueden copiar en sus programas de control de luces y aplicar en minutos de forma remota o, en el caso de semáforos no conectados en red, deteniéndose en la caja de control de la intersección en persona. En ambos casos, el cálculo de Google de todo esto utilizando sus propios datos evita que las ciudades tengan que recopilar los suyos propios, ya sea de forma automática a través de sensores o manualmente mediante recuentos laboriosos, y también evita que tengan que calcular o estimar sus propios ajustes.

En algunas ciudades, la configuración de una intersección puede permanecer sin cambios durante años. Rothenberg dice que el proyecto ha llamado la atención en algunos casos sobre intersecciones en áreas generalmente descuidadas por los líderes de la ciudad. El sistema de Google permite cambios cada pocas semanas a medida que cambian los patrones de tráfico, aunque por ahora carece de la capacidad para ajustes en tiempo real, que muchas ciudades no tienen la infraestructura para admitir de todos modos. Rothenberg dice que Google colaboró con la facultad de ingeniería de tráfico de la Universidad Technion de Israel y UC Berkeley en Green Light, cuyos usuarios también incluyen a Haifa, Budapest, Abu Dhabi y Bali.

Para validar que las sugerencias de Google funcionen, las ciudades pueden utilizar recuentos de tráfico a partir de imágenes de vídeo u otros sensores. La aplicación de algoritmos de visión por computadora a las imágenes de video de la ciudad podría eventualmente ayudar a Google y a los usuarios a comprender otros efectos que no se pueden detectar fácilmente en los datos de tráfico convencionales. Por ejemplo, cuando los ingenieros de Google observaron en persona cómo una modificación de Green Light se implementaba en Budapest, notaron que menos personas cruzaban el semáforo en rojo porque los conductores ya no tenían que esperar múltiples ciclos de semáforos rojos para verdes para atravesar la intersección.

Green Light está por delante de algunas opciones competidoras. Mark Burfeind, portavoz del proveedor de análisis de transporte Inrix, dice que el conjunto de datos de la empresa cubre 250,000 de los aproximadamente 300,000 semáforos en los Estados Unidos y ayuda a unas 25 agencias gubernamentales a estudiar cambios en la configuración de tiempo. Pero no sugiere ajustes activamente, dejando que los ingenieros de tráfico calculen los suyos. Las estimaciones de Inrix subrayan las considerables consecuencias climáticas de pequeños cambios: Cada segundo de espera en el semáforo promedio del condado de King, Washington, donde se encuentra Seattle, consume 19 barriles de petróleo al año.

Rothenberg dice que Google tiene un «equipo considerable» trabajando en Green Light. Sus planes futuros incluyen explorar cómo optimizar de manera proactiva las luces para las necesidades de los peatones y si notificar a los usuarios de Maps que están cruzando una intersección ajustada por Green Light. Cuando se le preguntó si Google eventualmente cobraría por el servicio, ella dice que no hay planes previsibles, pero el proyecto está en una etapa temprana. Su viaje aún no ha encontrado ningún semáforo en rojo.


Vía Wired.

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