Roberto Klatt
En Lemgo, una inteligencia artificial monitoriza las fases del semáforo en un cruce. En comparación con el control de intervalos de tiempo dependiente del tráfico, el estándar actual en Alemania, esto reduce significativamente los tiempos de espera.
Karlsruhe (Alemania). Los científicos del Instituto Fraunhofer de Optrónica, Tecnologías de Sistemas y Explotación de Imágenes (IOSB) han desarrollado un circuito de semáforo inteligente que puede reducir los tiempos de espera en las intersecciones entre un 10 y un 15 por ciento. Para ello, el equipo de Arthur Müller utilizó la inteligencia artificial (IA) como parte del proyecto KI4LSA, que optimiza dinámicamente el flujo de tráfico de automóviles y bicicletas con la ayuda del aprendizaje por refuerzo profundo.
Como explica Müller, «el aprendizaje de refuerzo profundo requiere mucha información». Luego, los científicos registraron el tráfico en una intersección en Lemgo por primera vez con cámaras y dispositivos de radar. Usando los datos detallados, crearon una simulación que alimentó los datos de entrenamiento al algoritmo de IA. Luego, la IA monitoreó a los usuarios de la carretera para que los tiempos de espera fueran lo más cortos posible.
Tiempos de espera más cortos que comprobar el intervalo de tiempo dependiente del tráfico
Según Müller, los tiempos de espera en la simulación fueron entre un 10 y un 15 por ciento más cortos que en el control de intervalos de tiempo dependiente del tráfico que se usa actualmente en Alemania. Los investigadores ahora están probando prácticamente su algoritmo. Los cálculos en tiempo real requeridos para esta ejecución en una computadora perimetral instalada en una intersección real.
“Queremos ver si solo funciona en el entorno ideal de una simulación o incluso en la vida cotidiana. Después de todo, siempre hay una brecha entre la simulación y la realidad «, explica Müller. Luego, los investigadores agregaron intencionalmente una cierta cantidad de ruido a los datos de entrenamiento de IA, que tiene como objetivo acercar la simulación a la realidad.
Aprobación de la prueba práctica.
“Todos se sorprendieron de que en realidad obtuviéramos la aprobación para la prueba de práctica. Pero esa es una de las ventajas de la posición de Lemgo «, dice Müller. Para fines de investigación, los científicos usan una combinación de cámaras y sensores de radar para pruebas prácticas. En realidad, una cámara o un radar sería suficiente». La instalación no es eso complejo si planificas esta tecnología desde el principio”, explica el director del proyecto.
Cambio de semáforo a través de IA
Para evitar el caos del tráfico, la IA no puede activar ningún semáforo en este momento, sino que solo puede elegir entre combinaciones predefinidas. Por lo tanto, se evita que aproximadamente dos direcciones de cruce tengan verde paralelo. Además, todos los comandos de IA están controlados por un software de semáforo convencional. Aparte de estas limitaciones, la IA puede decidir libremente cómo cambiar los semáforos. Incluso los científicos no pueden explicar exactamente cómo se toman las decisiones porque el software es una especie de «caja negra».
