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En los últimos tiempos estamos comprobando que los esfuerzos y recursos innovadores de las principales compañías tecnológicas se están centrando en buena medida en el desarrollo y mejora de sistemas de Inteligencia Artificial, para realizar todo tipo de acciones.

El sector de las carreteras no podía ser ajeno a las mejoras que ofrecen estos sistemas, y poco a poco vamos viendo cómo nuevos servicios y tecnologías están apareciendo.

Uno de los campos donde se utiliza con más utilidad la Inteligencia Artificial en la actualidad es en para predecir la aparición de atascos y tráfico, un problema que sufren los países de todo el mundo, y por tanto conseguir evitar esta aparición.

Los atascos son una de las situaciones que más estrés y molestias genera a los conductores, convirtiéndose en un elemento que ocasiona un gran peligro (debido a que hay que estar continuamente acelerando/frenando, para generalmente avanzar muy pocos metros), produce nerviosismo en los conductores, y tiene todo tipo de consecuencias que van desde las económicas (tiempo perdido es dinero perdido) a las ambientales (aumento de la contaminación al estar más rato los vehículos en las carreteras).

Ser capaces de anticipar los atascos es un elemento fundamental en los Sistemas de Gestión, para ofrecer una información útil a los conductores y gestores de la vía que les permita tomar las mejores decisiones en base al tráfico real (y previsto) de cada zona, y de esta manera, evitar los temidos atascos.

Hay determinados aspectos que pueden causar o empeorar la congestión, reduciendo la capacidad de una carretera en un tramo determinado, o en un periodo de tiempo.

En muchas ciudades altamente pobladas la congestión en la circulación es habitual, y se atribuye a la gran demanda del tráfico, aunque en otras ocasiones son hechos puntuales (obras o problemas) los que la ocasionan.

Gracias a la alta sensorización (la ciudad conectada y sensorizada) de la que disponen las carreteras en la actualidad, es posible conocer el estado de la vía en tiempo real (número de vehículos, velocidad promedio, y un largo etcétera) en multitud de sus puntos, y con una frecuencia lo suficientemente alta como para que los datos obtenidos sean prácticamente intratables por operadores humanos.

Es ahí donde las técnicas de inteligencia artificial y de minería de datos entran en juego para, a partir de grandes cantidades de datos, extraer conocimiento que pueda resultar de interés tanto para los operadores de tráfico (con el fin de actuar en consecuencia) como para los propios conductores (para, llegado el caso, tomar rutas alternativas).

Estos sistemas son capaces de recoger los datos de los sensores en los diferentes puntos de la vía, interpretarlos, compararlos con otros datos (históricos), y ofrecer las mejores soluciones. Además, gracias a las técnicas usadas, se puede obtener de forma  automática, un conocimiento estructurado en forma de reglas, fácilmente interpretable por cualquier persona. Así, estas técnicas permiten generar mensajes de la forma:

Hay un 85 % de posibilidades que, de seguir la circulación en su estado actual durante una hora, se produzca una retención cerca del punto kilométrico 98

Experimentos realizados con datos de tráfico de carreteras californianas, en colaboración con la Universidad de Hong Kong, han demostrado que se puede predecir la aparición de un atasco con 30 minutos de antelación con un acierto superior al 95%.

Gracias a estas investigaciones, se abre campo para el desarrollo de nuevos navegadores que consideren éstas predicciones, y sean capaces, aparte de darnos la ruta más rápida, o más corta, darnos rutas que eviten que nos encontremos con atascos en el momento de recorrerlas.

Una recopilación de proyectos que van en esta línea los mostramos en el post de Tecnocarreteras Usos de la inteligencia artificial en el sector de las carreteras.

La entrada Inteligencia artificial para mejorar el tráfico (2/3) aparece primero en Tecnocarreteras.

Leer Más http://bit.ly/2w25yOP

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