El Ayuntamiento de Madrid ha desarrollado varios proyectos de aplicación de inteligencia artificial (IA) para la regulación de los semáforos, que integran de manera equilibrada a todos los usuarios de la vía. Como resultado, se han detectado situaciones y escenas complejas que sirven para tomar decisiones y modificar parámetros de la regulación semafórica de forma automatizada.
Se han instalado cámaras de visión artificial en el entorno del Estadio Metropolitano, la calle Princesa, el Puente de San Isidro, el Puente de Segovia o la carretera de Fuencarral, entre otros enclaves de la capital. Para la ordenación de la circulación, tienen en cuenta tanto a los vehículos como a los peatones, bicicletas, patinetes y al resto de usuarios de la vía.
Además, el consistorio madrileño trabaja en la aplicación de esta tecnología en las obras de soterramiento de la A-5 con el objetivo de identificar los vehículos de emergencias y de Calle 30 para que tengan prioridad en el acceso a través de la detección de sus matrículas.
Las cámaras de inteligencia artificial también se están utilizando para la recopilación de datos, estableciendo clasificaciones por tipo de vehículo en la obra de Parque Ventas y la A-5 con el fin de contar con información que apoye la toma de decisiones.
Proyectos de IA para la regulación de semáforos
El primer proyecto de estas características se puso en marcha en la plaza de Grecia, en el entorno del Estadio Metropolitano, para integrar, en los días de grandes conciertos y partidos de fútbol, la demanda real de peatones en el sistema de reparto de rojo y verde en los semáforos.
Cuando las cámaras detectan peatones que van a cruzar, el tiempo en el que el semáforo permanece en verde se alarga para ellos al máximo (80 segundos, frente a los 25 habituales), sin llegar a producirse retenciones provocadas por los vehículos en la glorieta. Para esta iniciativa, se han instalado dos cámaras y, actualmente, se aplica de manera permanente para los grandes eventos que tienen lugar en el estadio, de forma que ayuda al operativo de calle que gestiona la movilidad y reduce los comportamientos de seguridad vial inadecuados.
En la confluencia de la calle Princesa con la calle Alberto Aguilera se ha instalado una cámara de ojo de pez (visión 360º) que detecta el volumen de peatones que cruzan. Este proyecto permite alargar el tiempo de rojo de vehículos hasta que se hayan despejado de peatones las aceras, lo que beneficia especialmente a aquellas personas con unas condiciones de movilidad que requieren de mayor tiempo para cruzar.
En cuanto a la iniciativa del Puente de Segovia, se han utilizado cámaras de IA para cuantificar los distintos tipos de usuarios de las vías y, a partir de esa información en tiempo real, ajustar los repartos semafóricos. Como resultado, se ha conseguido una regulación más eficiente al tener en cuenta la mayor presencia de bicicletas los fines de semana, lo que abre la puerta a la adaptación automática a la demanda real de cada momento.
Otro proyecto facilita el paso de las bicicletas en la carretera de El Pardo a Fuencarral, en su confluencia con la glorieta del Santuario de Tíscar. La cámara instalada permite detectar la aproximación de bicicletas con suficiente antelación (20 segundos antes de llegar al semáforo) para que su llegada coincida con su fase verde de cruce. En el caso del Puente de San Isidro, donde la infraestructura no permitía la instalación de un pulsador, se ha optado por una cámara de ojo de pez que detecta al peatón en la mediana automáticamente y, en ese momento, activa la demanda sin necesidad de pulsar.
La tecnología de IA aplicada a la regulación semafórica se extenderá, de forma progresiva, a aquellos puntos de la ciudad de Madrid en los que su instalación pueda resultar beneficiosa para los distintos usuarios de la vía.