El tráfico es siempre un reto para las grandes ciudades, tanto en términos de tiempo en los traslados como de emisiones contaminantes de los vehículos. El proyecto Green Light utiliza IA para analizar las tendencias de conducción de una ciudad con Google Maps y optimizar la programación de los semáforos para mejorar la movilidad. En México, la ciudad de Monterrey, en el estado de Nuevo León, ya comenzó a utilizar esta tecnología en 157 de sus intersecciones de calles.

La magia detrás de Green Light

Tradicionalmente, las ciudades necesitaban hardware costoso o recuentos manuales de vehículos que consumían mucho tiempo para optimizar los semáforos, métodos que no proporcionaban información completa sobre los parámetros clave necesarios. Green Light aprovecha más de una década de tendencias de Google Maps para ofrecer una solución.

El sistema utiliza inteligencia artificial (IA) y estudia en tiempo real los datos de movilidad de Google Maps para optimizar los sistemas de semáforos y reducir las emisiones de CO2 en las ciudades. Este proyecto nació de la observación de que, aunque cierto tráfico con paradas y arranques es inevitable, una parte puede evitarse optimizando la sincronización de los semáforos. El algoritmo detecta puntos conflictivos del tráfico y entrega recomendaciones de programación para mejorar el flujo vehicular.

Los resultados iniciales de Green Light son prometedores, con una reducción potencial de hasta el 30% de las paradas de tráfico y el 10% de las emisiones de carbono. Las ciudades pueden implementar mejoras en cuestión de minutos sin necesidad de adquirir equipos adicionales ni realizar inversiones millonarias.