El aprendizaje automático (ML) es una aplicación de inteligencia artificial (IA) que ha demostrado un gran potencial en el apoyo a las ciudades inteligentes. Para 2024, se espera que el sector del transporte inteligente tenga un valor de $130 mil millones, con una tasa de crecimiento anual del 20 % entre 2018 y 2024. Como resultado, los sistemas de transporte inteligente están ganando popularidad en todo el mundo, y el desarrollo de infraestructura inteligente es fundamental para lograr el futuro. ciudades inteligentes.
La infraestructura de transporte inteligente puede brindar servicios mejorados a pasajeros y conductores para redes de transporte más coordinadas y eficientes. Los algoritmos de ML pueden optimizar significativamente el flujo de tráfico, reducir las emisiones de carbono, mejorar la seguridad y reducir costos innecesarios.
Una de las ventajas clave de las soluciones de transporte inteligentes son los sistemas de gestión de tráfico efectivos. Mediante el uso de alertas automáticas, los sistemas inteligentes de gestión del tráfico pueden alejar los flujos de tráfico de las ubicaciones congestionadas, brindando a los automovilistas una visión precisa del tráfico de la ciudad en tiempo real.
La gestión automatizada de tickets es posible con chatbots. Los algoritmos de ML pueden despachar vehículos de manera más racional cuando se puede descubrir la ruta más corta posible mediante el uso de datos de tráfico de la ciudad adquiridos a través de GPS y sensores de calles, lo que da como resultado soluciones de ahorro de combustible que reducen las emisiones de carbono.
El monitoreo inteligente del tráfico es posible gracias a tecnologías como GPS y sensores de Internet de las cosas, que reducen la probabilidad de accidentes y, como resultado, hacen que llegar a su destino sea más fácil y seguro. Además, los algoritmos de ML pueden ayudar a prevenir atascos y colisiones que ocurren regularmente en los cruces debido a errores cometidos por personas en la carretera.
El Ayuntamiento de Dublín implementó el Mayflower CMS que vinculó numerosos sensores y aplicaciones de ciudades inteligentes a los sistemas de transporte e iluminación de la ciudad. La gama de sensores y detectores de IoT produce diferentes flujos de datos que mantienen informada a la administración de la ciudad sobre cualquier cosa, desde el ruido del tráfico hasta las emisiones de CO2, las condiciones climáticas, el consumo de energía del alumbrado público e incluso el nivel del agua durante las inundaciones.
Del mismo modo, Barcelona cuenta con una instalación de supercomputación que integra grandes datos de sensores de tráfico inteligentes, vehículos autónomos y automóviles vinculados, entre otras fuentes, y ha implementado un sistema de control de tráfico inteligente.
En conclusión, el futuro ha llegado, e instalar semáforos inteligentes en las calles de la ciudad es una forma simple pero efectiva para que los gobiernos locales hagan que sus comunidades sean más seguras. Los algoritmos ML son una herramienta prometedora para desarrollar sistemas de transporte inteligentes. Al aprovechar el poder del procesamiento de datos, las señales de los sensores se pueden transformar en información útil para mejorar la movilidad urbana. Las ciudades inteligentes son fundamentales para un futuro sostenible, y los sistemas de transporte inteligentes son importantes para lograr ese futuro.