Existen diversos acontecimientos que pueden provocar que en el transporte público se deban hacer evacuaciones. En especial por condiciones climáticas severas que continuamente se viven en un nivel preocupante. De hecho, a medida que pasa el tiempo es mejor pensar críticamente sobre la implementación de inteligencia artificial y tecnologías basadas en la nube que puedan adaptarse a los patrones de tráfico cambiantes en caso de emergencia.
¿Es inevitable que cada evacuación resulte en un tráfico de punta a punta que erosiona la paciencia?
Si bien los ingenieros y planificadores de servicios de transporte cuentan con planes de evacuación para la mayoría de las ciudades, es poco probable que los responsables o el público en general sigan estos planes adecuadamente, esto lo podemos ver en la congestión en las autopistas de muchos países durante las horas pico todos los días.
Esto se debe a una infraestructura obsoleta, donde la tecnología de tráfico heredada simplemente no puede manejar cambios drásticos en un corto período de tiempo, especialmente durante eventos climáticos severos. Pero actualmente existe tecnología que puede hacerlo.
¿Cómo puede la IA aliviar el estrés de la evacuación?
Los sistemas de inteligencia artificial actuales examinan y aprenden de los movimientos del tráfico para optimizar el flujo, incluso cuando los patrones de tráfico cambian repentinamente. Estos sistemas de IA están diseñados para evaluar situaciones de tráfico combinando datos de múltiples fuentes, como sensores de tráfico y cámaras. Luego organizan los semáforos de la ciudad, permitiendo que los automóviles, los autobuses de tránsito y los vehículos de respuesta a emergencias pasen por las intersecciones con fluidez, incluso con mucho tráfico.
Los sistemas incluso brindan información en tiempo real sobre qué autobuses de tránsito tienen prioridad y obtienen luz verde primero, junto con informes diarios de métricas de desempeño. Como ventaja adicional, estos sistemas son económicos para las ciudades, ya que no requieren la construcción de nuevas intersecciones de tráfico ni hardware para vehículos.
Cómo los sistemas basados en la nube mejoran el seguimiento del transporte público, los sistemas avanzados de prioridad de señales de tránsito de arquitectura abierta basados en la nube o sistemas que reducen los retrasos de los autobuses y otros vehículos de transporte público en las intersecciones, ahora combinan la gestión de activos para actualizaciones y automatización continuas de la tecnología de datos. Esto produce un sistema capaz de servir a toda una región.
La nube elimina la necesidad de hardware de detección de vehículos en las intersecciones
Para gestionar mejor el servicio de transporte, las agencias suelen tener dispositivos de seguimiento en forma automática de vehículos. Con la ubicación de los vehículos conocida casi en tiempo real, ahora se pueden utilizar software y redes para cerrar la brecha entre los vehículos de tránsito y las señales de la ciudad para facilitar la prioridad del tránsito de una manera más confiable, sostenible e inteligente.
Con un enfoque vectorizado, puesto que esta capacidad de seguimiento mejorada permite llamadas prioritarias desde distancias mayores de las señales y llamadas prioritarias coordinadas entre un grupo de señales. Este método de realizar llamadas prioritarias a los semáforos es más sofisticado y ya no se limita a ubicaciones de puntos fijos.
A diferencia del método actual de última generación de realizar llamadas prioritarias a partir de la detección de autobuses en ubicaciones específicas que inician una hora de llegada preprogramada, las soluciones actuales utilizan un enfoque vectorizado.
En caso de que no lo sepas, en matemáticas, un vector es una flecha que representa una magnitud y una dirección. En el software de gestión de tráfico avanzado actual, la flecha apunta en la dirección del semáforo y la magnitud es el tiempo de viaje.
Cuando se configura el sistema, las señales de tráfico, las rutas de autobús y las paradas de autobús reciben una representación digital en este vector. Esto produce un mapa geoespacial digital donde el software puede rastrear la progresión del autobús a lo largo de las rutas. Esto da como resultado un sistema que puede realizar llamadas de tránsito dinámicamente independientemente de su ubicación, lo cual beneficia enormemente al transporte público.
¿Cómo la nube maximiza la conducción continua?
Los portales web basados en la nube muestran la ubicación y la actividad en tiempo real de los vehículos de emergencia y los autobuses del área, incluida la ruta asignada actualmente, la velocidad, el rumbo, la próxima parada, la puntualidad y el estado de prioridad del tráfico. Además de los datos de autobuses individuales, la nube integra otros datos en tiempo real para su visualización, incluido el estado de las fases de las señales de tráfico (verde, amarillo, rojo, etc.) para las señales dentro de cada región de tránsito. También hay un portal adicional que informa el desempeño diario de prioridad de las señales de tránsito para cada aproximación de autobús de cada intersección piloto.
Para permitir conexiones seguras con las señales de tráfico, cada ciudad recibe un único dispositivo (el único hardware adicional necesario) que sirve como vínculo crítico entre las señales de tráfico de la ciudad y la plataforma de IA. Está diseñado para gestionar de forma segura el intercambio de información entre semáforos.
Estos sistemas TSP basados en la nube consideran la imagen global de una ruta y utilizan el aprendizaje automático para predecir el momento óptimo para dar luz verde a los vehículos de tránsito. En tiempo real, minimiza la interferencia con rutas que se entrecruzan y maximiza la probabilidad de un viaje continuo.
¿La IA mantiene seguro y puntual al transporte público?
Con esta tecnología ahora a nuestro alcance, las ciudades y municipios tienen la tecnología que necesitan para acelerar adecuadamente la construcción de redes de transporte inteligentes en beneficio de todos. A medida que se utilicen más de estas soluciones en todo el país, podremos trasladar a las personas a través de ciudades y comunidades de manera segura y puntual, incluso cuando enfrentemos estrés debido a evacuaciones peligrosas relacionadas con el clima.
En general, la IA puede ayudar a mejorar la seguridad y puntualidad del servicio de transporte, pero no es el único factor determinante. Algunas formas en que la IA puede contribuir son: Monitoreo en tiempo real, pues el sistemas de IA pueden utilizar datos en tiempo real para monitorear el funcionamiento de los vehículos, las condiciones del tráfico y las rutas. Esto ayuda a identificar y resolver problemas de manera más eficiente, como retrasos en el servicio o desviaciones de la ruta planificada.
La gestión del tráfico se beneficia en gran nivel de la IA, pues puede ayudar a optimizar el flujo del tráfico en las ciudades, sugiriendo ajustes en las señales de tráfico y rutas para minimizar la congestión y mejorar la puntualidad de los servicios de transporte público.
