Matemáticas para mejorar la vialidad

La aplicación de las matemáticas para mejorar la vialidad en las grandes urbes como en la Ciudad de México es posible, y su empleo está orientado a hacer más eficiente la circulación, como lo demuestra la propuesta basada en el uso de alogaritmos, la cual consiste en usar semáforos auto-organizantes, lo que haría de este aparato eléctrico de señales luminosas un eficiente regulador de tráfico de autos y peatones en las intersecciones de los caminos.

Carlos Gershenson, del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), mencionó lo anterior y añadió que entre más y mejor se comprenda cualquier fenómeno, se está en posibilidades de enfrentarlo.

En este caso, para la organización de la circulación vehicular,  se propuso el uso de alogaritmos (que se definen como una serie de instrucciones o reglas establecidas que, por medio de una sucesión de pasos, permiten arribar a un resultado o solución) para comprender el tráfico urbano y teóricamente, dijo, se ha visto que se puede mejorar con su propuesta.

El jefe del Laboratorio de Sistemas Auto-organizantes señaló que la manera tradicional de coordinar semáforos no es la mejor y que existen otras posibilidades como la propuesta de cambiar hacia una semaforización “inteligente”.

“Tradicionalmente los semáforos tratan de coordinarse desde un centro de control, pero con semáforos autónomos que respondan a las condiciones de tráfico cercanas a ellos, se podrían coordinar de manera descentralizada, es decir, se auto-organizarían”, apuntó en entrevista para la Academia Mexicana de Ciencias.

Un semáforo auto-organizante necesita de sensores para detectar vehículos antes de que lleguen a una intersección. Después el semáforo sigue reglas sencillas para decidir cuándo cambiar de alto a siga y viceversa. La regla principal da preferencia a las calles con mayor demanda. Esto hace que calles con pocos vehículos esperen más dando oportunidad a otros vehículos de llegar y juntarse en “pelotones”.

Sobre el tipo de sensores, Gershenson comentó que hay una gran cantidad de ellos en el mercado que se podrían usar: “En México, las cámaras tendrían un buen balance de costo y confiabilidad, pero en ciudades con neblina o nieve las cámaras no son confiables, entonces se pueden usar otros sensores como bucles de inducción, radares o sensores infrarrojos”.

La tecnología para el verde, ámbar y rojo inteligentes

El investigador destacó que existe una buena variedad de propuestas de semáforos auto-organizantes. “En paralelo conmigo, Stefan Lämmer y Dirk Helbing hemos propuesto esta tecnología con ciertas variantes”.

Sobre estas diferencias detalló que la principal está en sus métodos, “Lämmer y Helbing consideran duración de ciclos, mientras que nosotros no consideramos ciclos, todos los cambios son por demanda de vehículos o peatones. Otra variación es que consideramos reglas para densidades muy altas —evitando que se bloqueen las intersecciones — que ellos no han considerado porque normalmente en Alemania los conductores no bloquean las intersecciones, aunque tengan el siga”.

Los argumentos que defienden a los semáforos auto-organizantes indican que con ellos se logrará reducir los tiempos de espera promedio a la mitad, en comparación con un método tradicional. Sobre esto, Gershenson opinó: “Un método tradicional trata de optimizar un flujo, pero si una dirección es para menos, otra dirección será para más, por lo que al promediar las ganancias se pierden. Los semáforos auto-organizantes pueden coordinar flujos en direcciones múltiples, por lo que los autos sólo se detienen si es que hay otros autos cruzando y las intersecciones pueden usarse al máximo (si hay suficientes autos y espacio, siempre habrá autos cruzando)”.

Respecto a cómo se podría aplicar este sistema de semaforización  para mejorar la vialidad en la Ciudad de México, respondió que el año pasado la Secretaría de Ciencia y Tecnología del Distrito Federal los invitó a proponer un proyecto piloto, el cual se implementaría en Ciudad Universitaria “pero no pudimos coordinarnos con la Dirección General de Obras, por lo que a la fecha no se ha podido iniciar”.

Por lo tanto, Carlos Gershenson y su equipo de trabajo tienen únicamente resultados en simulaciones, ya que no han logrado concretar un proyecto piloto. Mientras tanto, en otros países “hay muchas ciudades con sensores y semáforos adaptativos, pero no con nuestro enfoque, que se ajusta mucho más rápido a los cambios de demanda y por lo tanto sería más eficiente”.

El investigador advirtió que aunque están seguros que este sistema ayudaría a mejorar la movilidad, “existe el riesgo de que al mejorarla se incremente el uso del automóvil y su efecto sería contraproducente. Por ello, su eventual implementación tiene que ir de la mano de una campaña para desincentivar el uso del automóvil particular”.

El apunte

El primer antecedente del semáforo se dio en 9 de diciembre de 1868 en Londres, Inglaterra, para controlar el tráfico ferroviario. Los semáforos —en un inicio manuales— fueron evolucionando con el paso del tiempo, y con la tecnología de la ingeniería eléctrica se introdujeron mejoras para hacer una eficiente señalización. El primer semáforo automático que utilizaba luces rojas y verdes eléctricas fue patentado por William Ghiglieri en San Francisco, California, en 1917. Años después se introdujo la tercera etapa, la luz amarilla o ámbar, de advertencia.

Hoy, los semáforos utilizan para la señalización luminosa lámparas LED (diodo emisor de luz) debido a su rentabilidad. Estas lámparas usan solo 10 % de la energía consumida por las lámparas incandescentes, tienen una vida estimada 50 veces superior, lo que indica importantes ahorros de energía y de mantenimiento.

El doctor Carlos Gershenson, del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas de la UNAM, realizó una propuesta para hacer más eficiente el tráfico vehícular utilizando alogaritmos.