Gestión de desvíos basada en IA: ¡Menos atascos para el tráfico de mercancías pesadas!

Gestión de desvíos basada en IA: ¡Menos atascos para el tráfico de mercancías pesadas!

Edgar Schneider, ingeniero de comunicaciones con amplia experiencia en TI y logística de producción, ha desarrollado un concepto innovador para mejorar la gestión del tráfico. Motivado por un informe sobre el nuevo puente B30 cerca de Hochdorf, se dio cuenta de que la gestión del tráfico y la logística de producción son comparables en muchos aspectos. Demasiados pedidos sin la dosis adecuada provocan atascos, un problema que también debe solucionarse urgentemente en el tráfico rodado. Schneider critica los actuales planes de desvío del Ministerio de Transportes, que no prevén un control digital del tráfico, y presenta sus ideas.

La "gestión de desvíos con IA" desarrollada por Schneider se centra en el tráfico de mercancías pesadas y utiliza un "sistema de tickets de carretera". Las empresas de transporte pueden utilizar este sistema para informar con antelación de sus viajes en rutas de desvío al Centro Alemán de Transporte (VZD). Esto permite una dosificación predeterminada y un control del tráfico de mercancías pesadas. Utilizando tecnologías de inteligencia artificial, el sistema puede buscar rutas alternativas en tiempo real y distribuir el tráfico de manera eficiente. Esto podría dar lugar a una importante reducción del tráfico de hasta el 30 por ciento, y se prevé que en 2028 podría comenzar un proyecto piloto durante el desvío de la B30.

Inteligencia artificial y gestión del tráfico

La integración de la inteligencia artificial (IA) en la gestión del tráfico es un aspecto central para aumentar la eficiencia del tráfico rodado. El uso de sistemas inteligentes de control del flujo de tráfico que reduzcan los retrasos en el tráfico es cada vez más importante. Los sistemas basados ​​en el control dinámico de semáforos analizan datos en tiempo real para ajustar las fases del semáforo y optimizar el flujo del tráfico. Según Techzeitgeist, estos sistemas no sólo permiten un tráfico más fluido, sino que también ayudan a reducir las emisiones de CO2.

Un ejemplo de implementación exitosa de sistemas de transporte inteligentes es Singapur, donde se utiliza una red de sensores y cámaras para monitorear y controlar el tráfico en tiempo real. También se ha desarrollado un sistema en Los Ángeles que combina datos de más de 4.500 semáforos y numerosos sensores para gestionar el tráfico de forma más eficiente. Sin embargo, los desafíos que plantea la implementación de estas tecnologías, como la protección de datos y los altos costos de inversión, requieren voluntad política y voluntad de invertir en infraestructura digital.

Desafíos y oportunidades

Edgar Schneider señala que un sistema de bonificación para los transitarios que sigan las rutas recomendadas sería decisivo para la aceptación de su concepto. Si bien considera que la pérdida de ingresos por peajes para el estado es pequeña, considera que la recopilación de datos suficientes para optimizar la IA es un punto central. Está claro que el uso de la IA en la gestión del tráfico no sólo puede ayudar a evitar los atascos, sino también a resolver los problemas de tráfico de forma proactiva.

Dado el creciente volumen de tráfico y los desafíos asociados, el futuro de la movilidad urbana está estrechamente vinculado al control inteligente del flujo de tráfico. Schneider ofrece a los interesados ​​la oportunidad de solicitar su concepto por correo electrónico. El éxito de tales sistemas depende en última instancia del compromiso de las autoridades responsables y de la voluntad política.

Schneider y los numerosos ejemplos internacionales muestran que el uso de la IA en el transporte es más que una simple discusión teórica; es un enfoque pragmático que podría constituir la base para futuras soluciones de transporte. Las informaciones de [Schwäbische] y [Techzeitgeist] respaldan esta opinión y muestran que las tecnologías digitales pueden aliviar el tráfico de forma sostenible y evitar atascos.