Los usuarios del transporte público pierden 118 horas al año, mientras que quienes usan automóvil pierden 71 horas. Foto: Especial

¿Adiós al tráfico? Académicos de la UVM podrían haber resuelto este problema

Académicos de la UVM desarrollaron un gestor de tráfico vehicular controlado por Inteligencia Artificial, el cual pretende crear una mejor planeación de ciudades

La Zona Metropolitana del Valle de México, Monterrey, Guadalajara, Puebla y Tlaxcala son las ciudades con mayor costo en congestión vehicular, casi 100 horas anuales promedio por persona.

De acuerdo con el ranking Traffic Congestion Index 2021, de TomTom, los usuarios del transporte público pierden 118 horas al año, mientras que quienes usan automóvil pierden 71 horas.

Estas cifras revelan, quizá, una de las mayores problemáticas a las que se enfrentan las grandes ciudades: el congestionamiento vehicular, el cual tiene consecuencias que se ven reflejadas en altos índices de contaminación, estrés en la población, y elevación en las tasas de accidentes automovilísticos, entre otros.

Ante este contexto, académicos de la Universidad del Valle de México (UVM) han diseñado un gestor de tráfico vehicular que prevé plantear proyecciones para una planeación estructural de las ciudades.

“Desde la UVM buscamos fomentar la evolución hacia las ciudades inteligentes con sistemas de información que ayuden a los usuarios a tomar decisiones para sus traslados”, afirma Gonzalo Valdovinos Chacón, académico de UVM Toluca, quien estuvo a cargo del desarrollo del gestor junto con Julio César Cerecedo Márquez de UVM Coyoacán y Francisco Javier Merino Muñoz de la Universidad Veracruzana (UV)

Este proyecto surgió en el Diplomado de Internet de las Cosas, una iniciativa de Samsung Innovation Campus. Se trata de un sistema de IA con Redes Neuronales Convolucionales, un tipo de red artificial y algoritmos, diseñada para detectar imágenes, que permite el reconocimiento de autos, determinar la mejor decisión del cambio de color de los semáforos y llevar el control de la información de los sensores en un dashboard con Internet de las Cosas (IoT).

Este sistema consta de sensores que arrojan datos en tiempo real sobre el clima, así como la cantidad de tráfico generado en secciones.

La primera fase del desarrollo inició en noviembre del 2021 y finalizó en el mes de agosto de este año; en ella participaron nueve académicos, coordinadores y directores de la UVM y la UNITEC. Para este 2023 se estima la participación de 150 alumnos más.

“Los estudiantes son el eje del quehacer de la UVM y, mientras más completa sea su experiencia en la Universidad, más sólidas serán sus competencias personales y profesionales a partir de las cuales participará en la mejora de su comunidad y la sociedad de México y del mundo”, explica el académico de UVM Coyoacán, Julio César Cerecedo Márquez.

De acuerdo con la última edición del estudio “El costo de la congestión: vida y recursos perdidos” realizado por el Instituto Mexicano para la Competitividad (IMCO), la congestión vehicular en las 32 ciudades de mayor actividad económica del país cuesta 94 mil millones de pesos al año, el equivalente a tres veces la inversión proyectada para la Ciudad de México en transporte público de 2018 a 2024.

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