El proyecto KI4LSA, promovido por la organización Fraunhofer, utiliza inteligencia artificial basada en datos en tiempo real de semáforos y otras señales luminosas de tráfico con el objetivo de optimizar el flujo de tráfico.
Para ello, han implementado un sistema de sensores que puede registrar los flujos de tráfico y datos ambientales relevantes con suficiente precisión y fidelidad, usando la menor cantidad de sensores posible, y después reenviarlos a la nube para su análisis. La IA utilizada para este propósito utiliza algoritmos de última generación para el aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo y el aprendizaje por refuerzo profundo. Con la ayuda de un prototipo, se probará el sistema en Lemgo (Alemania) para analizar, con viajeros y residentes, la optimización del flujo de tráfico y la reducción de emisiones. Estos datos de tráfico se reforzarán con datos reales de otras localizaciones, o a través de simulaciones para obtener pruebas de escalabilidad respecto a tramos de tráfico mayores.
Fuente (en inglés): https://www.iosb-ina.fraunhofer.de/en/divisions/Machine-Learning/Research-topics-and-projects/Project-KI4LSA-Artificial-intelligence-for-light-signal-systems.html
Nota de prensa (en inglés): https://www.fraunhofer.de/en/press/research-news/2022/february-2022/traffic-lights-controlled-using-artificial-intelligence.html
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