Tecnología HC

Cómo llegar siempre a semáforos en verde con tu bicicleta

Un equipo de investigadores de la Universidad de Oregón está entrenando dos algoritmos para ayudar a los ciclistas. Con ellos y la app “Fast Track”, la bicicleta llegaría a todos los semáforos en el momento preciso en el que estuvieran en verde.

Semáforos rojo ámbar verde

Investigadores de la Universidad de Oregón –EE.UU.- han recurrido a dos algoritmos de aprendizaje de máquinas para mejorar su aplicación móvil para ciclistas. El objetivo es conseguir una óptima coordinación de éstos con las señales de tráfico; en especial, en las intersecciones.

Dos algoritmos para no parar nunca

El proyecto usa dos algoritmos de aprendizaje profundo con buenos resultados históricamente en la predicción de secuencias: el LSTM y el 1D CNN. Gracias a ellos, se intenta predecir la siguiente fase de señales accionadas, como los semáforos que se activan en función del tráfico que se acerca. Para ello, se basan en el historial registrado de su comportamiento.

A la hora de valorar la eficacia de cada uno de los algoritmos, el equipo se fijó en dos aspectos. El primero de ellos es la precisión al determinar en qué momento llegará el ciclista a una luz verde; el recuerdo de las veces que los algoritmos acertó y el ciclista llegó a semáforos abiertos; y, por último, el número total de predicciones correctas.  “Los resultados nos han animado”, asegura Stephen Fickas, el investigador principal.

El paso previo: la app “Fast Track”

La prueba actual de los algoritmos se realiza con la app “Fast Track”, la cual resultó de otras dos investigaciones anteriores: una sobre comunicación entre las bicicletas y la infraestructura, completado en 2018; y la otra centrada ya en la aplicación: “Fast Track: permitiendo a las bicicletas participar en un sistema de transporte inteligente”, completada en el 2019. El primer proyecto proporcionaba a los ciclistas un botón virtual de llamada para usarlo en sus móviles. El segundo diseñó la app, que se probó en un carril bici de la ciudad de Eugene, situada también en el estado de Oregón. Los investigadores confían en que la aplicación llegue pronto a otras ciudades.

A partir de estos trabajos previos, el equipo de Fickas ya desarrolló con éxito el producto “Bike Connect”, que comprendía tanto el hardware como el software necesarios. Gracias a él, los ciclistas podían recibir información de antemano sobre las señales no accionadas a las que se aproximaban –es decir, las que se cambian automáticamente, en unos intervalos programados-; y, de esta forma, calcular la velocidad a la que debían mantenerse para llegar a los semáforos cuando estuvieran verdes. El dispositivo en tiempo real proporciona información conocida con las siglas “GLOSA” –en inglés, “Avisador de Velocidad Optimizada para la Luz Verde”). GLOSA ya se usa en coches, pero todavía no se ha generalizado entre los ciclistas, a pesar de que podrían montar una pantalla sobre sus manillares.

Una idea en constante desarrollo

Ahora, los investigadores quieren poder acceder a un conjunto de datos más amplio, en términos del tiempo analizado. Así es como podrán perfeccionar los algoritmos de aprendizaje de máquinas. También buscan incorporar información sobre el tiempo meteorológico.

Pero quizás lo mejor de todo sea que han desarrollado la aplicación Fast Track mediante código abierto. Si te atreves a replicarlo o perfeccionarlo, lo puedes encontrar en la plataforma para investigadores “Colab Jupyter” de Google. Sin embargo, necesitarás que tu ciudad cuente con los sistemas de gestión de tráfico más modernos; de lo contrario, no podrás recibir información fidedigna sobre el funcionamiento de los semáforos.

DEJA UNA RESPUESTA

¡Por favor, escribe tu comentario!
Por favor, introduce tu nombre aquí

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.