El tráfico vehicular es una de las principales fuentes de emisiones de gases de efecto invernadero en las grandes ciudades. Según estudios, en los cruces urbanos, la contaminación puede ser hasta 29 veces mayor que en las calles abiertas, y la mitad de las emisiones de estos puntos provienen de vehículos que aceleran tras detenerse en los semáforos. Para reducir este impacto ambiental, el Proyecto Green Light se ha implementado en 14 ciudades de todo el mundo, con resultados prometedores que muestran una disminución de hasta el 30% en las paradas de tráfico y una reducción del 10% en las emisiones de CO2.

"La inteligencia artificial está reconfigurando nuestro mundo a pasos agigantados. En la Argentina, vemos un enorme potencial para aprovechar esta tecnología y construir un futuro más justo y sostenible. Para alcanzarlo, es fundamental que desarrollemos la IA de manera responsable y equitativa, asegurando que sus beneficios lleguen a todos los sectores de la sociedad. Invertir en educación y promover la colaboración público-privada es la clave para posicionar a nuestro país en esta revolución tecnológica", explicó Víctor Valle, Director General de Google Argentina.

La Ciudad de Buenos Aires, en una alianza con Google, se incorpora a este proyecto en su fase piloto, con la meta de aplicar IA en el control del tráfico y mejorar así la calidad de vida de los habitantes. Martín Viale, gerente operativo del Centro de Monitoreo y Gestión de la Movilidad Urbana del Gobierno de la Ciudad (GCBA), expresó su entusiasmo por ser parte de esta iniciativa. Según explicó, la IA permitirá ajustar la programación de los semáforos en momentos clave, reduciendo los tiempos de espera, mejorando la fluidez del tránsito y minimizando las emisiones de gases contaminantes.



El proyecto se implementa en cuatro etapas:

1. Interpretación de las intersecciones: Mapear las intersecciones para analizar cómo funcionan los semáforos (tiempos de luz, cambios, etc.).
2. Medición del tráfico: Crear un modelo para observar cómo se mueve el tráfico en esas intersecciones y analizar patrones de espera y tiempos de cambio de semáforo.
3. Desarrollo de recomendaciones inteligentes: Utilización de la IA para sugerir ajustes en los tiempos de los semáforos que puedan ser implementados de manera sencilla.
4. Análisis del impacto: Evaluar los resultados después de la implementación, midiendo las mejoras en el flujo de tráfico y la reducción de emisiones.

Impacto ambiental y beneficios para la movilidad urbana

Buenos Aires, una de las ciudades más grandes de América Latina, enfrenta un desafío constante en cuanto al manejo del tránsito, lo que conlleva no solo congestiones sino también un aumento de la contaminación del aire, especialmente en zonas de alto tránsito. Al utilizar IA para optimizar el funcionamiento de los semáforos, se espera reducir el número de paradas innecesarias, una de las principales fuentes de emisiones de dióxido de carbono en las ciudades.

Los primeros resultados obtenidos por el Proyecto Green Light en otras ciudades han demostrado que la tecnología es capaz de reducir significativamente tanto los tiempos de espera como las emisiones de gases de efecto invernadero. Esta tecnología, que ya se ha implementado en más de 70 intersecciones en distintas urbes, promete un cambio estructural en la forma en que las ciudades abordan la movilidad urbana.