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Roberto Klatt
En Lemgo, una inteligencia artificial controla las fases del semáforo en una intersección. 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 Fraunhofer Institute for Optronics, System Technologies and Image Exploitation (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 una inteligencia artificial (IA) como parte del proyecto KI4LSA, que optimiza dinámicamente el flujo de tráfico de automóviles y bicicletas con la ayuda del aprendizaje de refuerzo profundo.
Como explica Müller, «el aprendizaje de refuerzo profundo requiere mucha información». Por lo tanto, los científicos primero registraron el tráfico en una intersección en Lemgo con cámaras y dispositivos de radar. Usando los datos detallados, crearon una simulación que proporcionó datos de entrenamiento al algoritmo de IA. Luego, la IA controló a los usuarios de la carretera de tal manera que la duración de los tiempos de espera fuera lo más breve posible.
Tiempos de espera más cortos que con el control de intervalos de tiempo dependientes del tráfico
Según Müller, los tiempos de espera en la simulación fueron entre un diez y un quince por ciento más cortos que con el control de intervalos de tiempo dependiente del tráfico que se usa actualmente en Alemania. Los investigadores ahora están probando su algoritmo en la práctica. Los cálculos en tiempo real necesarios para esta ejecución en una computadora de borde que se instaló en una intersección real.
“Queremos ver si esto solo funciona en el entorno ideal de una simulación o también en la vida cotidiana. Después de todo, siempre hay una brecha entre la simulación y la realidad”, explica Müller. Por lo tanto, los investigadores agregaron intencionalmente una cierta cantidad de ruido a los datos de entrenamiento de la IA, lo que pretende acercar la simulación a la realidad.
Aprobación para el examen de práctica.
“Todos estaban asombrados de que en realidad obtuviéramos la aprobación para la prueba práctica. Pero esa es una de las ventajas de ubicación de Lemgo», dice Müller. Por motivos de investigación, los científicos utilizan una combinación de cámaras y sensores de radar para la prueba práctica. En realidad, bastaría con una cámara o un radar. «La instalación no es tan compleja. si planifica 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 actualmente no puede activar ninguna fase del semáforo, sino que solo puede elegir entre combinaciones predefinidas. Se evita así que unos dos sentidos de cruce tengan verdes paralelos. Además, todos los comandos de IA se verifican mediante un software de semáforo convencional. Aparte de estas limitaciones, la IA puede decidir libremente cómo se encienden los semáforos. Incluso los científicos no pueden explicar exactamente cómo se toman las decisiones porque el software es una especie de «caja negra».
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