Una leyenda urbana bastante extendida indica que si se circula por ciudad a una velocidad constante y levemente por debajo de la máxima permitida, todos los semáforos se pondrán en verde y no habrá que parar en ninguno. A este fenómeno se le conoce como onda verde. Puedo decir que yo lo he vivido tan solo una vez en mi vida. Circulaba un domingo por la tarde por el Paseo de la Castellana de Madrid. Como era relativamente temprano, no había mucho tráfico. Tras ponerse un semáforo en verde, pude mantener una velocidad constante de unos 50 kilómetros por hora. Fue entonces cuando comprobé que el resto de los discos se iban poniendo en verde de un modo sincronizado, recorriendo una gran parte del Paseo sin tener que detenerme en ninguno. Me enteré de su nombre porque me acompañaban unos amigos, que fueron los que me explicaron aquello de la ola verde.
Años después me enteraría de que no era algo automático, sino que lo originaban los propios controladores de tráfico para proporcionar mayor fluidez a una vía de gran capacidad. De cualquier forma, la ola verde no es muy habitual que se produzca. En cambio, todos vivimos casi a diario situaciones opuestas que podrían denominarse de onda roja. Sería cuando no nos queda más remedio que pararnos en todos los semáforos de una avenida ya que cuando uno se pone en verde, el siguiente se cierra automáticamente.
El nuevo algoritmo del MIT
Esta costumbre provoca embotellamientos y genera mayores consumos de combustible. Para evitarlo, Carolina Osorio, profesora asociada de Ingeniería Civil y Medioambiental en el MIT, ha creado un nuevo algoritmo que permite predecir el tráfico antes de que comience. Según la investigadora, con este software de simulación mejorará el tráfico de una forma mucho más efectiva de lo que lo ha hecho ningún software hasta ahora. Mediante la optimización de la sincronización de los semáforos, más allá de las capacidades de los sistemas actuales, se ha demostrado que sus modelos reducen los tiempos de viaje en hora punta en un 22 por ciento.
Con los modelos actuales, no se pueden tener en cuenta las reacciones de la gente a los cambios en las condiciones del tráfico. Según Osorio, “si el tiempo de viaje aumenta en una arteria principal, entonces las personas podrían desviarse”. Y eso es algo que los actuales sistemas no pueden valorar.
El modelo aplicado a casos reales
Para entenderlo mejor, podemos imaginarnos un cruce en el que hay mucho más tráfico en el sentido norte-sur que en el eje este-oeste. Los modelos más simples pueden decidir que el semáforo permanezca más tiempo abierto en la vía que va de norte a sur. Pero sin simuladores más complejos, no se puede decidir objetivamente el tiempo que deben durar los discos verdes abiertos, contando también con el posible efecto dominó que tal cambio puede producir.
Para comprobar la solvencia de su solución, Carolina Osorio ha aplicado su modelo al tráfico de Lausana (Suiza). Tomando los datos de 47 calles y 15 intersecciones (9 de las cuales estaban reguladas por semáforos), el estudio aplicó los algoritmos del MIT durante la hora punta de la tarde, con un resultado de una reducción en los tiempos de viaje de una cuarta parte.
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Como siempre, me gustaría saber tu opinión: ¿crees realmente que un modelo así puede reducir los embotellamientos? ¿Es posible que un algoritmo sea capaz de prever el comportamiento cambiante y variable del ser humano?
