La evolución de la movilidad en carreteras es un desafío constante para los administradores competentes en todos los países del mundo, sean carreteras de alta densidad, sean vías más regionales, o sean entornos urbanos.
La congestión, los accidentes y el mantenimiento son solo algunos de los problemas que deben gestionarse eficazmente. Afortunadamente, el avance de la tecnología ha proporcionado herramientas eficaces para abordar estos desafíos. Los datos captados por sensores o cámaras, y las herramientas de inteligencia artificial (IA) están revolucionando la toma de decisiones sobre la movilidad. A continuación, exploramos cómo estas tecnologías están marcando la diferencia en diferentes contextos viales.
Carreteras Urbanas: Mejorando la Eficiencia y la Seguridad
Gestión del Tráfico en Tiempo Real
En entornos urbanos, la densidad del tráfico puede cambiar rápidamente. Los sensores y cámaras instalados en semáforos, postes de luz y vehículos recopilan datos en tiempo real sobre la velocidad del tráfico, el volumen de vehículos y las condiciones climáticas. Estos datos se envían a un centro de control de tráfico donde la IA los analiza para identificar patrones y prever congestiones.
Caso de éxito: En ciudades como Barcelona, sistemas avanzados de gestión del tráfico utilizan estos datos para ajustar los semáforos en tiempo real, reduciendo los tiempos de espera y mejorando el flujo de vehículos. Esto no solo reduce la congestión, sino que también disminuye las emisiones de CO2 al minimizar el tiempo que los vehículos pasan en ralentí.
Seguridad Vial
Los sensores y la IA también contribuyen a mejorar la seguridad en las carreteras urbanas. Las cámaras equipadas con tecnología de reconocimiento de imágenes pueden identificar vehículos que exceden la velocidad o violan otras normas de tráfico. La IA puede analizar estos datos y enviar alertas a las autoridades o generar multas automáticamente.
Caso de éxito: En el emblemático puente del Bimilenario de Elche, Metalesa ha implementado la tecnología PLUG&META® en sistemas de contención inteligentes que detectan automáticamente accidentes, y situaciones de riesgo vial tales como velocidades excesivas o personas cruzando el paso de peatones. De esta forma, las autoridades del tráfico son capaces de obtener datos relevantes para la movilidad y la seguridad vial de la zona, y acudir de forma urgente en caso de que exista una alerta grave.
Planificación Urbana Inteligente
Además de gestionar el tráfico y mejorar la seguridad, los datos y la IA pueden ayudar en la planificación urbana. Analizando los patrones de tráfico y el uso de las vías, las ciudades pueden planificar mejor la infraestructura futura, desde la ubicación de nuevas carreteras hasta la implementación de zonas peatonales y ciclovías.
Caso de éxito: Singapur es un ejemplo de ciudad que utiliza datos y IA para planificar su infraestructura urbana. Utilizan simulaciones y análisis de datos para decidir dónde construir nuevas carreteras y cómo gestionar el tráfico de manera más eficiente.
Carreteras Nacionales: Optimizando el Mantenimiento y la Planificación
Mantenimiento Predictivo
Las carreteras nacionales suelen ser largas y costosas de mantener. Los sensores integrados en el pavimento y los vehículos pueden monitorear el desgaste de las carreteras, detectando grietas, baches y otros daños. Los datos recopilados se analizan mediante algoritmos de IA para predecir cuándo y dónde es necesario el mantenimiento, optimizando así los recursos.
Caso de éxito: La compañía española ASIMOB ha desarrollado una solución que permite un monitoreo continuo del estado de las carreteras. Cuentan con diversos modelos como el análisis del firme, las marcas viajes, las señales verticales o los sistemas de contención. Los datos se analizan mediante Inteligencia Artificial para planificar el mantenimiento antes de que los problemas se conviertan en peligros graves, reduciendo así los costos y mejorando la seguridad.
Gestión del Tráfico y Planificación de Infraestructuras
El análisis de grandes volúmenes de datos puede revelar patrones de tráfico que informan la planificación y expansión de infraestructuras viales. La IA puede simular diferentes escenarios de tráfico y ayudar a los planificadores a decidir dónde es más eficiente invertir en nuevas carreteras o en mejoras.
Caso de éxito: En Japón, la planificación de nuevas rutas nacionales se basa en modelos de tráfico impulsados por IA que consideran no solo el volumen de tráfico actual, sino también las tendencias futuras y los desarrollos económicos previstos, asegurando que las inversiones se realicen de manera eficiente .
Optimización de Rutas
En las carreteras nacionales, la optimización de rutas basada en datos en tiempo real puede reducir significativamente los tiempos de viaje y el consumo de combustible. La IA puede analizar datos de tráfico, condiciones climáticas y obras en carretera para sugerir las mejores rutas.
Caso de éxito: Google Maps y Waze son ejemplos de aplicaciones que utilizan datos en tiempo real y algoritmos de IA para optimizar rutas, reduciendo los tiempos de viaje y mejorando la eficiencia general del tráfico.
Autovías y Autopistas: Facilitando la Movilidad y la Seguridad en Alta Capacidad
Sistemas de Peaje Inteligentes
Los sensores y la IA están transformando los sistemas de peaje, haciéndolos más eficientes y menos disruptivos. Los sistemas de peaje electrónicos utilizan sensores y cámaras para identificar vehículos y cobrar automáticamente sin necesidad de detenerse.
Caso de éxito: En Suecia, un sistema inteligente permite a los conductores direccionar automáticamente hacia las cabinas de peaje de forma automática, reduciendo el tiempo de espera y las congestiones. Además, el sistema de pago es automático mediante lectura de la matrícula.
Vehículos Autónomos y Sistemas de Asistencia
Las autovías y autopistas son el escenario ideal para la implementación de vehículos autónomos y sistemas avanzados de asistencia al conductor. Los sensores instalados en la infraestructura vial y en los propios vehículos permiten una comunicación continua y segura entre ambos.
Caso de éxito: En Estados Unidos, las pruebas de vehículos autónomos en autopistas como la I-15 en California utilizan sensores y tecnología de IA para garantizar una conducción segura y eficiente. Los datos recopilados de estas pruebas están ayudando a refinar la tecnología y las regulaciones necesarias para su implementación a gran escala.
Gestión de Emergencias
En caso de accidentes o emergencias, los sensores pueden detectar incidentes inmediatamente y alertar a los servicios de emergencia. La IA puede analizar el tráfico circundante y proponer rutas alternativas para minimizar el impacto del incidente en la circulación.
Caso de éxito: En Alemania, la Autobahn A9 cuenta con un sistema avanzado que, en caso de accidente, no solo notifica a los servicios de emergencia, sino que también dirige automáticamente el tráfico para evitar congestiones mayores y permitir el acceso rápido de los equipos de rescate.
La integración de datos, IA y sensores en la gestión de carreteras está transformando la movilidad, mejorando la eficiencia, la seguridad y la sostenibilidad en todos los tipos de vías. Desde la gestión del tráfico en entornos urbanos hasta el mantenimiento predictivo en carreteras nacionales y la implementación de vehículos autónomos en autopistas, estas tecnologías están marcando el camino hacia un futuro de movilidad más inteligente y seguro. La adopción y desarrollo continuo de estas innovaciones serán clave para enfrentar los desafíos crecientes de la movilidad en el siglo XXI.