Las agencias estatales y locales destinan anualmente alrededor de $1,23 mil millones a la operación y mantenimiento de intersecciones con semáforos, mientras que la congestión en estas áreas les cuesta a los conductores aproximadamente $22 mil millones al año. Ante estos significativos gastos, surge una solución prometedora basada en inteligencia artificial (IA) que podría no solo mitigar la congestión sino también reducir los costos operativos y de mantenimiento.
Las agencias utilizan semáforos para asegurar un flujo de tráfico seguro que involucra tanto a automóviles como a peatones y otros usuarios de la vía. Los semáforos se dividen principalmente en dos tipos: fijos y dinámicos. Los fijos operan mediante señales electromecánicas con tiempos preestablecidos para cambiar las luces, mientras que los dinámicos ajustan sus señales según las condiciones del tráfico mediante detectores ubicados tanto en la carretera como sobre el semáforo. Sin embargo, el aumento de la población y el consecuente incremento de usuarios en las vías desafían la eficiencia de ambos sistemas.
Una nueva solución, que utiliza Amazon Rekognition, promete una mayor eficiencia en la gestión del tráfico. Esta tecnología detecta automáticamente objetos, como autos y bicicletas, en las intersecciones y utiliza algoritmos para calcular las distancias entre ellos. Con esta información, el sistema puede programar los semáforos para detener o permitir el flujo de vehículos, mitigando así la congestión sin necesidad de intervención humana.
La implementación de esta solución requiere una cuenta de AWS y permisos específicos de AWS Identity and Access Management (IAM), además de un SageMaker Studio Notebook. La arquitectura de la solución se basa en el uso de Amazon SageMaker para desarrollar, entrenar y desplegar aplicaciones de aprendizaje automático, y Amazon Rekognition para analizar imágenes y videos.
El proceso comienza con la carga de un video de la intersección de tráfico en SageMaker, donde se divide en fotogramas. Amazon Rekognition analiza cada fotograma, detecta los vehículos y crea cajas delimitadoras alrededor de ellos. Finalmente, el sistema ajusta las señales de tráfico en función de la cantidad de autos detectados. Este método promete una implementación casi sin intervención humana.
Se estima que el costo de implementar esta solución es de alrededor de $6,000 por intersección durante el primer año, asumiendo el uso de cuatro cámaras y un único notebook de SageMaker por intersección. Esta cifra es considerablemente menor comparada con el gasto anual actual en semáforos y los costos derivados de la congestión.
Cabe destacar que estos costos son estimativos y pueden variar dependiendo de las personalizaciones necesarias. Además, se recomienda la eliminación de todos los recursos de AWS una vez finalizado el proyecto para evitar cargos adicionales.
Este innovador enfoque no solo podría reducir los costos y la congestión, sino también mejorar la seguridad vial y la eficiencia del tráfico en general. Para obtener más detalles sobre cómo Amazon Rekognition puede optimizar el reconocimiento de imágenes y el análisis de videos, se sugiere consultar la Guía del Desarrollador de Amazon Rekognition.
Con la implementación de esta solución de IA, se anticipa una notable mejora en la gestión del tráfico, implicando importantes ahorros económicos y una experiencia de tráfico más fluida y segura para los conductores y peatones.
