Las inteligencias artificiales de tráfico, además de multar mejoran la circulación

Desde su despegue popular hace unos pocos, muy pocos, años, la Inteligencia Artificial (IA) se ha mostrado como una herramienta multifuncional útil en, prácticamente, todos los ámbitos de nuestra vida. De momento parece que solo los sorteos de lotería se le resisten.

En unos lo hace de forma manifiesta y pública, y en otros es más discreta y anónima, pero sus consecuencias tienen un efecto práctico en nuestro día a día. Una de estas áreas es el tráfico, la circulación viaria por ciudades y carreteras.

Gestión y seguridad

La subdirectora adjunta de Circulación de la Dirección General de Tráfico (DGT), Ana Blanco, en su intervención en el foro Transforming Transportation 2025 aseguró que con estas tecnologías avanzadas se espera una mejora significativa tanto en la seguridad vial como en la eficiencia de la gestión del tráfico.

Simulación de una carretera con controles de inteligencia artificial para tráfico. Freepik

Y tres son las áreas básicas en las que interviene:

1- Analizar y predecir el flujo de tráfico, comprendiendo y previendo los patrones de circulación.

2- Detección y gestión de incidentes de tráfico.

3- Aplicación automatizada del código de circulación.

Estado de las vías

Un campo claro en el que la gestión y la seguridad se unen y mejoran con el empleo de herramientas tecnológicas relacionadas con la IA es la vigilancia del estado de la red viaria, de las carreteras. Su buen mantenimiento ayuda a reducir los accidentes y, por tanto, el número de víctimas.

Para mejorar este servicio, hace años que la empresa Asimob desarrolló un inspector autónomo de carreteras. Se trata de un dispositivo que permite detectar cualquier cambio o deterioro en las señales de tráfico, en las marcas viales de la calzada, el asfalto o en zonas de obras con una precisión mayor. Basta con instalar los dispositivos necesarios en un vehículo y que este circule a la velocidad normal del tráfico y sin detenerse, para registrar todos los defectos y problemas. No hace falta un vehículo especial, ya que puede colocarse en cualquier coche que haga rutas regulares, como puede ser un patrulla de la Policía.

Control semafórico

Hay quien asegura que los conductores pasan dos semanas de su vida delante de un semáforo en rojo. Aunque el objetivo no es que podamos usar ese tiempo en otras cosas, la IA puede ayudar a optimizar la conmutación de los semáforos y, por consiguiente, el flujo del tráfico.

Estos reguladores luminosos están programados y coordinados de una forma más o menos fija de antemano en función del tipo de vía y la hora del día o de la noche. Aunque estos semáforos pueden reprogramarse desde los sistemas de control, la IA puede dar un paso más allá y, analizando el flujo de vehículos en tiempo real, ajustar las luces para agilizar el tráfico, anticipándose a posibles colapsos circulatorios y evitando atascos.

Además, con la IA también puede comunicarse con los vehículos, a través del sistema Car-2-X, por ejemplo, para intercambiar información sobre el tráfico y las fases de los semáforos, permitiendo variar la ruta.

Leer matrículas

Casi fue una de las primeras labores de las cámaras de tráfico, ser capaces de identificar vehículos que cometieran infracciones. Pero más allá de una función intimidatoria y punitiva, en la lectura de matrículas hay otras aplicaciones, como puede ser el rastreo y recuperación de vehículos robados o que sean objeto de especial vigilancia al estar inmovilizados por orden judicial.

A ello se une la gestión de aparcamientos, tanto para controlar las entradas y salidas, como el tiempo de los estacionamientos. Pero también puede identificar una plaza de estacionamiento vacío en la calle y guiar a un coche hasta ella. En este caso, se necesitaría un sistema de comunicación entre la IA y el coche.

Los peajes automatizados en autopistas y carreteras también se pueden beneficiar de una lectura de matrículas por IA, permitiendo a los conductores un pago automático sin necesidad de detenerse y sin utilizar sistemas como la Vía T.

Identificando matrículas en un cruce con mucho tráfico. Freepik

La cara B de la IA y el tráfico

La aplicación de la Inteligencia Artificial tiene ventajas, pero también cuestiones que dificultan su gestión.

1- Altos costes de implantación: la inversión necesaria para su puesta en marcha es alta, especialmente en infraestructura con cámaras de alta resolución, sensores y recursos informáticos.

2- Gastos de mantenimiento: si caro es instalar los sistemas, garantizar su buen funcionamiento y fiabilidad a lo largo del tiempo, también lo es. Además del cuidado rutinario, son vulnerables a los daños ambientales.

3- Privacidad de los datos: las imágenes de vehículos y sus matrículas, así como la información asociada, puede considerarse información privada que debe tratarse con especial cuidado.

4- Atención a la legislación: la gestión de estos datos debe cumplir leyes y normativas locales e internacionales sobre recopilación, almacenamiento y uso de datos.