{"id":7360,"date":"2022-05-17T13:32:40","date_gmt":"2022-05-17T11:32:40","guid":{"rendered":"https:\/\/setramoperadorlogisticomultimodal.com\/?p=7360"},"modified":"2022-05-17T13:32:40","modified_gmt":"2022-05-17T11:32:40","slug":"los-atascos-de-trafico-deberian-desaparecer-con-la-inteligencia-artificial-y-los-vehiculos-autonomos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.setram.com\/en\/los-atascos-de-trafico-deberian-desaparecer-con-la-inteligencia-artificial-y-los-vehiculos-autonomos\/","title":{"rendered":"Los atascos de tr\u00e1fico deber\u00edan desaparecer con la inteligencia artificial y los veh\u00edculos aut\u00f3nomos"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Barcelona, 17 de mayo del 2022.- <\/strong> Para los veh\u00edculos completamente aut\u00f3nomos pueden quedar a\u00fan entre 5 y 10 a\u00f1os. Mientras tanto, el <strong><a href=\"https:\/\/news.mit.edu\/2022\/ai-autonomous-driving-idle-0517\">MIT investiga<\/a><\/strong> si se puede aplicar la inteligencia artificial para solucionar definitivamente los atascos de tr\u00e1fico. Este es el reportaje publicado por la<strong><a href=\"https:\/\/www.motor.es\/noticias\/inteligencia-artificial-coches-autonomos-trafico-202287041.html\"> revista Motor. <\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Los sem\u00e1foros de las intersecciones fueron concebidos para organizar el tr\u00e1fico, pero en ocasiones la impaciencia o las prisas hacen que se acabe produciendo un embotellamiento. Esto acaba&nbsp;<strong>ralentizando el tr\u00e1fico<\/strong>&nbsp;a\u00fan m\u00e1s, generando de paso mayor contaminaci\u00f3n ambiental y ac\u00fastica.<\/p>\n\n\n\n<p>Recientemente, te habl\u00e1bamos de&nbsp;<a href=\"https:\/\/www.motor.es\/noticias\/semaforo-salvavidas-tecnologia-ford-202286000.html\">un experimento de Ford<\/a>&nbsp;con el que la marca estadounidense intenta agilizar los desplazamientos de los veh\u00edculos de emergencia en las grandes ciudades.<\/p>\n\n\n\n<p>Ahora conocemos otro de corte similar, aunque m\u00e1s ambicioso todav\u00eda. Se trata de una investigaci\u00f3n iniciada por ingenieros del MIT que tiene como objetivo\u00a0<strong>acabar con las esperas en los sem\u00e1foros en rojo<\/strong>\u00a0y, de paso, con los atascos en las intersecciones.<\/p>\n\n\n\n<p>Eso s\u00ed, este proyecto est\u00e1 encaminado a su aplicaci\u00f3n a largo plazo, pues el objetivo es implementarlo en los veh\u00edculos aut\u00f3nomos. El plan es conseguir que, mediante un proceso de aprendizaje con inteligencia artificial, este tipo de veh\u00edculos&nbsp;<strong>no tengan que esperar parados<\/strong>&nbsp;en los sem\u00e1foros en rojo.<\/p>\n\n\n\n<p>Para ello, los investigadores del MIT demuestran un enfoque de aprendizaje autom\u00e1tico que puede aprender a controlar una flota de&nbsp;<strong>veh\u00edculos aut\u00f3nomos<\/strong>a medida que se acercan y viajan a trav\u00e9s de una intersecci\u00f3n se\u00f1alizada de una manera que mantiene el tr\u00e1fico fluido.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00abUna sola intervenci\u00f3n con una reducci\u00f3n del 20 al 25% en combustible o emisiones es realmente incre\u00edble\u00bb<\/p>\n\n\n\n<p>Esto, seg\u00fan los integrantes del estudio, genera varias ventajas. Por un lado,&nbsp;<strong>se reduce el consumo de combustible y las emisiones<\/strong>. Por otro lado, mejora la velocidad promedio del veh\u00edculo, acortando as\u00ed el tiempo necesario para cada trayecto.<\/p>\n\n\n\n<p>Las simulaciones muestran que la t\u00e9cnica obtiene los mejores resultados si todos los autom\u00f3viles son aut\u00f3nomos, pero incluso si s\u00f3lo el 25% usa su algoritmo de control, se siguen generando beneficios sustanciales de combustible y emisiones.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>\u00abEste es un campo realmente interesante para intervenir\u00bb<\/strong>, dice la autora principal Cathy Wu, profesora asistente de desarrollo profesional de Gilbert W. Winslow en el Departamento de Ingenier\u00eda Civil y Ambiental y miembro del Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad (IDSS) y el Laboratorio de Sistemas de Informaci\u00f3n y Decisi\u00f3n (LIDS).<\/p>\n\n\n\n<p>\u00abEstar atrapado en una intersecci\u00f3n no mejora la vida de nadie. Con muchas otras intervenciones de cambio clim\u00e1tico, se espera una diferencia en la calidad de vida, por lo que hay una barrera de entrada.\u00a0<strong>En este caso, la barrera es mucho m\u00e1s baja\u00bb<\/strong>, apunta Wu.<\/p>\n\n\n\n<p>En las grandes ciudades, en muchas ocasiones no es tan simple como cruzar una intersecci\u00f3n de dos calles, ya que&nbsp;<strong>existen muchas variables que complican m\u00faltiples puntos de circulaci\u00f3n<\/strong>. Varios carriles, se\u00f1ales, cantidad de veh\u00edculos, velocidad, peatones, ciclistas, patinetes&#8230; son muchos los elementos a tener en cuenta.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Para lidiar con estas complejidades, el proyecto para la mejora del tr\u00e1fico del MIT adopta un enfoque distinto al habitual: una t\u00e9cnica sin modelo conocida como&nbsp;<strong>aprendizaje de refuerzo profundo<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>El aprendizaje por refuerzo es un m\u00e9todo de prueba y error en el que el algoritmo de control aprende a tomar una secuencia de decisiones.&nbsp;<strong>Es recompensado cuando encuentra una buena secuencia<\/strong>. Con el aprendizaje de refuerzo profundo, el algoritmo aprovecha las suposiciones aprendidas por una red neuronal para encontrar atajos a buenas secuencias, incluso si hay miles de millones de posibilidades.<\/p>\n\n\n\n<p>Esto es \u00fatil para resolver un problema a largo plazo como el del tr\u00e1fico en las ciudades. Para ello, \u00abel algoritmo de control&nbsp;<strong>debe emitir m\u00e1s de 500 instrucciones de aceleraci\u00f3n<\/strong>&nbsp;a un veh\u00edculo durante un per\u00edodo de tiempo prolongado\u00bb, explica Wu.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00abY debemos tener la secuencia correcta antes de saber que hemos hecho un buen trabajo mitigando las emisiones y llegando a la intersecci\u00f3n a buena velocidad\u00bb, agrega. Pero se plantea un reto m\u00e1s: los investigadores quieren que el sistema aprenda una estrategia que reduzca el consumo de combustible y limite el impacto en el tiempo de viaje.&nbsp;<strong>Estos objetivos pueden ser contradictorios<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00abPara reducir el tiempo de viaje, queremos que el autom\u00f3vil vaya r\u00e1pido, pero para reducir las emisiones, queremos que el autom\u00f3vil disminuya la velocidad o no se mueva en absoluto.&nbsp;<strong>Esas recompensas competitivas pueden ser muy confusas para el agente de aprendizaje\u00bb<\/strong>, admite Wu.<\/p>\n\n\n\n<p>Si bien es un desaf\u00edo resolver este problema en toda su complejidad, los investigadores emplearon una soluci\u00f3n alternativa utilizando una t\u00e9cnica conocida como&nbsp;<strong>modelado de recompensas<\/strong>. Con la configuraci\u00f3n de recompensas, le dan al sistema un conocimiento de dominio que no puede aprender por s\u00ed solo. En este caso, penalizaban al sistema cada vez que el veh\u00edculo se deten\u00eda por completo, para que aprendiera a evitar esa acci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Barcelona, 17 de mayo del 2022.- Para los veh\u00edculos completamente aut\u00f3nomos pueden quedar a\u00fan entre 5 y 10 a\u00f1os. Mientras tanto, el MIT investiga si se puede aplicar la inteligencia artificial para solucionar definitivamente los atascos de tr\u00e1fico. Este es el reportaje publicado por la revista Motor. 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