Semáforos controlados mediante inteligencia artificial
Las carreteras están crónicamente congestionadas y los vehículos hacen colas interminables en los cruces. La hora punta es especialmente mala por los largos atascos. En el Instituto Fraunhofer de Optrónica, Tecnologías de Sistemas y Explotación de la Imagen IOSB, los investigadores de la rama del instituto para la automatización industrial INA en Lemgo están utilizando la inteligencia artificial para el control inteligente de los semáforos como parte de los proyectos KI4LSA y KI4PED. En el futuro, los algoritmos de autoaprendizaje combinados con los nuevos sensores deberían garantizar una mejor fluidez del tráfico y reducir los tiempos de espera, al tiempo que se mejora la seguridad de los peatones en los cruces.
Ir y volver del trabajo puede ser una pesadilla. Los coches avanzan lentamente en el tráfico de parada y arranque, arrastrándose de un atasco a otro en los semáforos. Sobre todo en las horas punta, no hay posibilidad de pasar por una serie de semáforos en verde. Los equipos de investigación de la rama del instituto para la automatización industrial INA, del Instituto Fraunhofer de Optrónica, Tecnologías de Sistemas y Explotación de la Imagen IOSB, quieren cambiar esta situación con su proyecto KI4LSA, que utiliza la inteligencia artificial para permitir una conmutación inteligente y predictiva de las luces. Los socios del proyecto son Stührenberg GmbH, Cichon Automatisierungstechnik GmbH, Stadtwerke Lemgo GmbH, la ciudad de Lemgo (asociada) y Straßen.NRW (asociada). El Ministerio Federal de Transportes e Infraestructuras Digitales de Alemania (BMVI) financia el proyecto, que finaliza en el verano de 2022.
Los semáforos convencionales utilizan controles basados en reglas, pero este enfoque rígido no sirve para todas las situaciones de tráfico. Además, los sensores que se utilizan actualmente -tecnología de bucle de inducción incrustado en la superficie de la carretera- sólo proporcionan una impresión aproximada de la situación real del tráfico. Los investigadores de Fraunhofer IOSB-INA están trabajando para resolver estos problemas. En vez de sensores convencionales, están utilizando cámaras de alta resolución y sensores de radar para captar con mayor precisión la situación real del tráfico. Esto permite determinar con precisión y en tiempo real el número de vehículos que esperan en un cruce. La tecnología también detecta la velocidad media de los coches y los tiempos de espera.
Los sensores en tiempo real se combinan con la inteligencia artificial, que sustituye a las rígidas reglas de control habituales. La IA utiliza algoritmos de aprendizaje profundo por refuerzo (DRL), un método de aprendizaje automático que se centra en encontrar soluciones inteligentes a problemas de control complejos. “Utilizamos una unión en Lemgo, donde se realizan nuestras pruebas, para construir una simulación realista y entrenamos la IA en innumerables iteraciones dentro de este modelo. Antes de ejecutar la simulación, añadimos al modelo el volumen de tráfico medido durante la hora punta, lo que permitió a la IA trabajar con datos reales.
El resultado fue un agente entrenado mediante aprendizaje profundo por refuerzo: una red neuronal que representa el control de las luces”, explica Arthur Müller, director del proyecto y científico del Fraunhofer IOSB-INA, el enfoque de DRL. Los algoritmos así entrenados calculan el comportamiento óptimo de conmutación de los semáforos y la mejor secuencia de fases para acortar los tiempos de espera en el cruce, reducir los tiempos de viaje y, por lo tanto, disminuir la contaminación acústica y de CO2 causada por el tráfico en cola. Los algoritmos de IA se ejecutan en un ordenador de borde en la caja de control del cruce. Una de las ventajas de los algoritmos es que pueden probarse, utilizarse y ampliarse para incluir los semáforos vecinos que forman una red más amplia.
Gran impacto cuando se amplía
Las fases de simulación llevadas a cabo en el congestionado cruce de Lemgo, dotado de semáforos inteligentes, demostraron que el uso de la inteligencia artificial podía mejorar la fluidez del tráfico entre un 10 y un 15%. En los próximos meses, el agente entrenado saldrá a la calle para una nueva evaluación en un laboratorio real. En estas pruebas también se estudiará la influencia de la métrica del tráfico en parámetros como la contaminación acústica y las emisiones. Sin embargo, la inevitable “brecha entre la simulación y la realidad” supone un reto. “Los supuestos sobre el comportamiento del tráfico que se utilizaron en la simulación no son una representación 1:1 de la realidad. Así que habrá que ajustar el agente en consecuencia”, afirma Müller. “Si esto tiene éxito, los efectos de la ampliación serán enormes. Basta con pensar en el gran número de semáforos que hay incluso en una ciudad pequeña como Lemgo”.
La UE calcula que los atascos causan un perjuicio económico de 100.000 millones de euros al año a sus Estados miembros. Según Müller, los semáforos con IA brindan la oportunidad de utilizar nuestra infraestructura existente de forma más eficiente. “Somos el primer equipo del mundo que prueba el aprendizaje profundo por refuerzo para el control de semáforos en condiciones reales. Y esperamos que nuestro proyecto inspire a otros a realizar esfuerzos similares”.
Sistemas inteligentes de señales de tráfico para peatones
El proyecto KI4PED se centra en los peatones y no en los vehículos. En un proyecto programado hasta finales de julio de 2022, Fraunhofer IOSB-INA está trabajando junto con Stührenberg GmbH y los socios asociados Straßen.NRW, la ciudad de Lemgo y la ciudad de Bielefeld para desarrollar un enfoque innovador para el control basado en las necesidades de las señales peatonales. Esto debería ser especialmente beneficioso para las personas vulnerables, como los ancianos o los discapacitados. El objetivo es reducir los tiempos de espera y mejorar la seguridad en los pasos de peatones al permitir tiempos de cruce más largos.
Según los estudios actuales, los tiempos de paso son demasiado cortos para estos grupos de personas. Los botones que se utilizan actualmente, generalmente en pequeños recuadros amarillos, no ofrecen ninguna información sobre el número o la edad de los que cruzan, ni tampoco sobre sus otras necesidades. Los socios del proyecto quieren utilizar la IA en combinación con sensores LiDAR de alta resolución para automatizar el proceso y ajustar e incrementar automáticamente los tiempos de paso en función de las necesidades de los peatones. La IA realiza la detección y el seguimiento de personas a partir de los datos de los sensores LiDAR y los aplica en un sistema integrado en tiempo real.
“Por motivos de protección de datos, utilizamos sensores LiDAR en lugar de sistemas basados en cámaras. Estos presentan a los peatones como nubes de puntos en 3D, lo que significa que no pueden ser identificados individualmente”, explica el Dr. Dennis Sprute, director del proyecto y científico de Fraunhofer IOSB-INA. Los sensores LiDAR (light detection and ranging) emiten ondas de luz pulsadas en el entorno, que rebotan en los objetos cercanos y vuelven al sensor.
El sensor mide el tiempo que tarda la luz en regresar para calcular la distancia que ha recorrido hasta el objeto, en este caso, la persona. Estos sensores también son resistentes a las influencias de la luz, los reflejos y el clima. Se realizará un estudio de viabilidad para determinar las posiciones y la alineación óptimas en el cruce. Los algoritmos de IA se entrenarán inicialmente durante una semana en dos cruces de semáforos de Lemgo y Bielefeld. También está previsto realizar pruebas con los sensores en el emplazamiento del Fraunhofer IOSB-INA utilizando diversas condiciones de luz simuladas para determinar la capacidad de detección.
Utilizando un concepto de control basado en las necesidades y adaptado a la situación individual, los socios de la investigación esperan reducir en un 30% los tiempos de espera cuando hay mucha gente esperando. También pretenden reducir el número de incidentes de atropello en un 25% aproximadamente.
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Alberto Berrios
Escribo sobre productos relacionados con el audio desde pequeños altavoces inalámbricos hasta grandes sistemas Hi-Fi. No comparo estos productos con otros, sino que muestro los puntos fuertes y débiles de cada dispositivo separado. Si quieres saber si un determinado producto merece la pena, ¡consulta una de mis reseñas antes de hacer la compra! Gracias por leer, hasta la próxima.