Green Light de Google: IA para reducir la contaminación

A diario, 1.300 millones de coches, entre otros tipos de vehículos, circulan por las calles de todo el mundo. Los tiempos de espera de dichos coches parados en los semáforos, generan emisiones nocivas de millones de toneladas de CO2.

Ante esta amenazante problemática global, Google está proponiendo utilizar la inteligencia artificial (IA) para optimizar el impás de espera en los semáforos y reducir así la contaminación producida por los vehículos. El proyecto, llamado Green Light, utiliza los datos de Google Maps para analizar las rutas de los conductores en entornos urbanos a nivel mundial.

El objetivo es ajustar los tiempos de apertura y cierre de los semáforos unos pocos segundos para lograr un tráfico más fluido, reduciendo así la espera. Esto se traduciría en una disminución de la cantidad de combustible consumido y, por lo tanto, de las emisiones de CO2.

El proyecto se centra en los entornos urbanos, donde los semáforos son una infraestructura existente que se puede regular fácilmente. No se requiere ningún hardware adicional, ya que los ayuntamientos ya controlan el software de los semáforos. Según los cálculos de Google, se podrían reducir las paradas en los semáforos hasta en un 30%, lo que llevaría a una disminución del 10% en las emisiones de gases de efecto invernadero.

El trabajo de análisis se realiza previamente utilizando modelos matemáticos que tienen en cuenta factores como los tiempos de parada en cada intersección, la coordinación con otros semáforos y si se activan por proximidad de los vehículos. Estos cálculos se superponen en un mapa de la ciudad para indicar cómo ajustar los tiempos de cada semáforo.

Según Google, muchas ciudades podrían implementar este sistema en solo cinco minutos, pero esto depende del grado de centralización del control de los semáforos. Hasta ahora, el proyecto Green Light se ha probado en doce ciudades de todo el mundo, con resultados positivos.

Una de las ventajas de Green Light es que Google puede proporcionar toda la información y recomendaciones a través de una interfaz similar a la de sus servicios habituales. Los responsables del tráfico de cada ciudad pueden gestionar estas recomendaciones y marcar las acciones realizadas, contribuyendo así a generar un impacto significativo en la reducción de las emisiones de CO2.