Diseñan algoritmos para coordinar el tráfico de vehículos autónomos mediante inteligencia artificial colectiva

Una investigación desarrolla algoritmos capaces de lograr un control cooperativo del tráfico que aprovecha las ventajas que ofrece la inteligencia colectiva de los vehículos conectados.

Avanzar en el desarrollo de Sistemas Inteligentes de Transporte (SIT) que integren a los Vehículos Autónomos Conectados (VAC) con nuevas tecnologías de control y optimización del tráfico para crear una movilidad urbana segura, sostenible y eficiente es el objetivo de la tesis del investigador  Antonio Guillén Pérez.

La investigación doctoral, respaldada por un contrato predoctoral de la Fundación Séneca de la Región de Murcia, ha desarrollado algoritmos capaces de lograr un control cooperativo del tráfico que aprovecha las ventajas que ofrece la inteligencia colectiva de los vehículos conectados y los nuevos sistemas de monitorización para conseguir que el tiempo de espera en las intersecciones se pueda reducir en hasta un 90% y desciendan también las emisiones contaminantes. 

“En un futuro, cuando todo el parque automovilístico tenga estas capacidades, los coches autónomos conectados llegarán a las intersecciones y decidirán, colectivamente, cuáles deben frenar y cuáles avanzar para evitar colisiones y esperas innecesarias”, explica el nuevo doctor en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la UPCT.

Todos estos avances se apoyan en el desarrollo de nuevos sistemas como las redes voladoras de drones, que actuarían como agentes informativos del tráfico, así como en técnicas de estimación de densidades de personas basadas en el estudio de canales de comunicación inalámbricos, como bluetooth y wifi, que llevan nuestros móviles.

“Los Sistemas Inteligentes de Transporte son un sector emergente dentro del área de investigación del transporte urbano y esperamos que el desarrollo de su capacidad cognitiva permita que las personas estén más seguras y tengan una mejor calidad de vida, además de ofrecer un uso más eficiente de los recursos”, señala la directora de la tesis, Lola Cano Baños.

“La capacidad cognitiva de los SIT es la habilidad de estos sistemas para razonar, tomar decisiones, aprender y adaptarse, e interactuar con las personas, los vehículos y las infraestructuras en las que operan. Esta capacidad puede mejorarse mediante un uso adecuado de las tecnologías de la información y las comunicaciones, así como de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA)”, añade la profesora de la Escuela de Telecomunicación de la UPCT.

“Esta tesis se centra en un requisito clave para lograr un alto nivel de capacidad cognitiva: el desarrollo y despliegue de agentes cognitivos que puedan comunicarse, cooperar y comprender el comportamiento dinámico del conjunto urbano y así poder aprender, adaptarse y actuar en este entorno dinámico”, concluye.

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