Gestión Inteligente del Tráfico mediante IA en la Red Estatal
Resumen
El Ministerio de Transportes y Movilidad Sostenible (MITMA) buscaba una solución innovadora para optimizar la gestión del tráfico en una glorieta de la red estatal en Granada. Aquiles Solutions propuso un modelo de semaforización dinámica basado en Inteligencia Artificial, capaz de reducir tiempos de espera y mejorar la seguridad vial mediante técnicas de Reinforcement Learning. El proyecto incluye la modelización del tráfico, el desarrollo del sistema inteligente, un anteproyecto de obra y un informe final con resultados y posibilidades de replicación.
Problema
Las glorietas urbanas y periurbanas concentran gran parte de las retenciones en accesos viarios, provocando tiempos de espera excesivos, ineficiencias en la movilidad y riesgos de seguridad vial, especialmente para peatones y ciclistas. Los sistemas de semaforización tradicionales resultan poco flexibles y no se adaptan a la variabilidad del tráfico real.
Objetivo
El objetivo del proyecto era diseñar un sistema de semaforización dinámica que, a partir de datos reales de tráfico y técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial, optimizara la fluidez en la glorieta seleccionada, redujera los tiempos de espera y ofreciera un marco escalable para aplicar la misma solución a otras localizaciones de la red.
Solución
Implementación práctica y concreta.
Se desarrolló un modelo de microsimulación del tráfico en la glorieta utilizando software de simulación abierto, sobre el cual se entrenó un sistema de Reinforcement Learning. El agente inteligente aprende a gestionar los semáforos de los distintos ramales para minimizar los tiempos de espera, considerando también la seguridad de peatones y ciclistas. El proyecto incluyó un anteproyecto de obra con el diseño del sistema de captura de datos y la entrega de documentación técnica completa para su futura implementación.
Qué habilita.
La solución permite disponer de una herramienta de gestión inteligente del tráfico, reducir los tiempos de espera en la glorieta, aumentar la seguridad vial y sentar las bases para replicar el modelo en otras intersecciones de la red estatal.
Resultados
Modelo de semaforización dinámica basado en Inteligencia Artificial.
Reducción de tiempos de espera respecto a la semaforización clásica.
Inclusión de peatones y ciclistas en el modelo de tráfico.
Indicador objetivo de seguridad vial con métricas de velocidad, tiempos de espera y paradas.
Anteproyecto de obra con diseño del sistema de captura de datos.
Conclusión
El proyecto piloto de glorieta inteligente en Granada demuestra el potencial de aplicar Inteligencia Artificial a la gestión del tráfico. Con la solución propuesta por Aquiles Solutions, MITMA cuenta con una base sólida para implementar semaforización dinámica en otras intersecciones críticas, mejorando la eficiencia de la red y la seguridad de todos los usuarios.