Una nueva investigación muestra que controlar automáticamente la velocidad de los vehículos para mitigar el tráfico en las intersecciones puede reducir las emisiones de carbono entre un 11 y un 22 por ciento.
Cualquier automovilista que haya esperado varias veces a que un semáforo se ponga en verde sabe lo molestas que pueden ser las intersecciones señalizadas. Pero quedarse parado en las intersecciones no solo agota la paciencia de los conductores: el ralentí improductivo del vehículo podría contribuir hasta en un 15 % a las emisiones de dióxido de carbono del transporte terrestre en Estados Unidos.
Un estudio de modelado a gran escala dirigido por investigadores del MIT revela que las medidas de conducción ecológica, que pueden implicar el ajuste dinámico de la velocidad del vehículo para reducir las paradas y la aceleración excesiva, podrían reducir significativamente esas emisiones de CO 2 .
Utilizando un poderoso método de inteligencia artificial llamado aprendizaje de refuerzo profundo, los investigadores realizaron una evaluación de impacto en profundidad de los factores que afectan las emisiones de los vehículos en tres ciudades importantes de Estados Unidos.
Su análisis indica que la adopción total de medidas de conducción ecológica podría reducir las emisiones anuales de carbono en las intersecciones de la ciudad entre un 11 y un 22 por ciento, sin disminuir el rendimiento del tráfico ni afectar la seguridad de los vehículos y del tráfico.
Incluso si sólo el 10 por ciento de los vehículos en circulación utilizaran la conducción ecológica, esto se traduciría en una reducción de entre el 25 y el 50 por ciento de las emisiones totales de CO2, descubrieron los investigadores.
Además, la optimización dinámica de los límites de velocidad en aproximadamente el 20 % de las intersecciones proporciona el 70 % de los beneficios totales en materia de emisiones. Esto indica que las medidas de conducción ecológica podrían implementarse gradualmente, manteniendo al mismo tiempo un impacto positivo y medible en la mitigación del cambio climático y la mejora de la salud pública.
Imagen: Cortesía de los investigadores.
Las estrategias de control basadas en vehículos, como la conducción ecológica, pueden ser clave para la reducción del cambio climático. Hemos demostrado que las herramientas modernas de aprendizaje automático, como el aprendizaje profundo por refuerzo, pueden acelerar los tipos de análisis que respaldan la toma de decisiones sociotécnicas. Esto es solo la punta del iceberg, afirma la autora principal Cathy Wu, profesora asociada de Desarrollo Profesional (promoción de 1954) en Ingeniería Civil y Ambiental (CEE) y del Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad (IDSS) del MIT, y miembro del Laboratorio de Sistemas de Información y Decisión (LIDS).
En el artículo, la autora principal, Vindula Jayawardana, estudiante de posgrado del MIT, la acompañan en su trabajo los estudiantes de posgrado del MIT Ao Qu, Cameron Hickert y Edgar Sanchez; la estudiante de pregrado del MIT Catherine Tang; Baptiste Freydt, estudiante de posgrado de la ETH de Zúrich; y Mark Taylor y Blaine Leonard, del Departamento de Transporte de Utah. La investigación se publica en Transportation Research Part C: Emerging Technologies .
Un estudio de modelado de varias partes
Las medidas de control de tráfico suelen evocar infraestructuras fijas, como señales de stop y semáforos. Sin embargo, a medida que los vehículos se vuelven más avanzados tecnológicamente, se presenta una oportunidad para la conducción ecológica, un término general para las medidas de control de tráfico basadas en vehículos, como el uso de velocidades dinámicas para reducir el consumo de energía.
A corto plazo, la conducción ecológica podría implicar la guía de velocidad mediante paneles de control del vehículo o aplicaciones para teléfonos inteligentes. A largo plazo, podría implicar comandos de velocidad inteligentes que controlen directamente la aceleración de vehículos semiautónomos y totalmente autónomos mediante sistemas de comunicación entre el vehículo y la infraestructura.
La mayor parte del trabajo previo se ha centrado en cómo implementar la conducción ecológica. Nosotros modificamos el enfoque para considerar si deberíamos implementarla. Si implementáramos esta tecnología a gran escala, ¿marcaría la diferencia?, afirma Wu.
Para responder a esa pregunta, los investigadores se embarcaron en un estudio de modelado multifacético que tomaría casi cuatro años para completarse.
Comenzaron identificando 33 factores que influyen en las emisiones de los vehículos, incluidos la temperatura, el grado de la carretera, la topología de la intersección, la edad del vehículo, la demanda de tráfico, los tipos de vehículos, el comportamiento del conductor, la sincronización de las señales de tráfico, la geometría de la carretera, etc.
“Uno de los mayores desafíos fue asegurarnos de ser diligentes y no omitir ningún factor importante”, afirma Wu.
Luego utilizaron datos de OpenStreetMap, estudios geológicos de Estados Unidos y otras fuentes para crear réplicas digitales de más de 6.000 intersecciones señalizadas en tres ciudades (Atlanta, San Francisco y Los Ángeles) y simularon más de un millón de escenarios de tráfico.
Los investigadores utilizaron el aprendizaje de refuerzo profundo para optimizar cada escenario de conducción ecológica y lograr los máximos beneficios en emisiones.
El aprendizaje de refuerzo optimiza el comportamiento de conducción de los vehículos a través de interacciones de prueba y error con un simulador de tráfico de alta fidelidad, recompensando los comportamientos del vehículo que son más eficientes energéticamente y penalizando los que no lo son.
Los investigadores plantean el problema como un problema de control multiagente cooperativo descentralizado, donde los vehículos cooperan para lograr una eficiencia energética general, incluso entre vehículos no participantes, y actúan de manera descentralizada, evitando la necesidad de una comunicación costosa entre vehículos.
Sin embargo, entrenar comportamientos vehiculares que se generalizaran en diversos escenarios de tráfico en intersecciones representó un gran desafío. Los investigadores observaron que algunos escenarios son más similares entre sí que otros, como aquellos con el mismo número de carriles o el mismo número de fases de semáforos.
De este modo, los investigadores entrenaron modelos de aprendizaje de refuerzo separados para diferentes grupos de escenarios de tráfico, produciendo mejores beneficios en términos de emisiones en general.
Pero incluso con la ayuda de la IA, analizar el tráfico de toda la ciudad a nivel de red requeriría un esfuerzo computacional tan intenso que podría llevar otra década desentrañarlo, afirma Wu.
En lugar de ello, desglosaron el problema y resolvieron cada escenario de conducción ecológica a nivel de intersección individual.
Limitamos cuidadosamente el impacto del control de conducción ecológica en cada intersección sobre las intersecciones vecinas. De esta manera, simplificamos drásticamente el problema, lo que nos permitió realizar este análisis a escala, sin introducir efectos de red desconocidos, afirma.
Beneficios significativos en materia de emisiones
Cuando analizaron los resultados, los investigadores descubrieron que la adopción total de la conducción ecológica podría resultar en reducciones de emisiones en las intersecciones de entre el 11 y el 22 por ciento.
Estos beneficios varían según la disposición de las calles de una ciudad. Una ciudad más densa como San Francisco tiene menos margen para implementar la conducción ecológica entre intersecciones, lo que podría explicar la reducción en el ahorro de emisiones, mientras que Atlanta podría obtener mayores beneficios gracias a sus límites de velocidad más altos.
Incluso si solo el 10 por ciento de los vehículos emplean conducción ecológica, una ciudad aún podría obtener entre el 25 y el 50 por ciento del beneficio total de emisiones debido a la dinámica de seguimiento de automóviles: los vehículos que no utilizan conducción ecológica seguirían a los vehículos con conducción ecológica controlada a medida que optimizan la velocidad para pasar suavemente por las intersecciones, reduciendo también sus emisiones de carbono.
En algunos casos, la conducción ecológica también podría aumentar el rendimiento del vehículo al minimizar las emisiones. Sin embargo, Wu advierte que aumentar el rendimiento podría resultar en un mayor número de conductores en las carreteras, lo que reduciría los beneficios en materia de emisiones.
Y si bien su análisis de métricas de seguridad ampliamente utilizadas, conocidas como medidas de seguridad sustitutivas, como el tiempo hasta la colisión, sugiere que la conducción ecológica es tan segura como la conducción humana, podría provocar comportamientos inesperados en los conductores. Se necesita más investigación para comprender plenamente los posibles impactos en la seguridad, afirma Wu.
Sus resultados también muestran que la conducción ecológica podría ofrecer beneficios aún mayores al combinarse con soluciones alternativas de descarbonización del transporte. Por ejemplo, una adopción del 20 % de la conducción ecológica en San Francisco reduciría las emisiones en un 7 %, pero al combinarse con la adopción prevista de vehículos híbridos y eléctricos, las reduciría en un 17 %.
“Este es un primer intento de cuantificar sistemáticamente los beneficios ambientales de la conducción ecológica en toda la red. Se trata de un gran esfuerzo de investigación que servirá como referencia clave para que otros puedan seguir desarrollándolo en la evaluación de los sistemas de conducción ecológica”, afirma Hesham Rakha, profesor de Ingeniería Samuel L. Pritchard en Virginia Tech, quien no participó en esta investigación.
Y aunque los investigadores se centran en las emisiones de carbono, los beneficios están altamente correlacionados con mejoras en el consumo de combustible, el uso de energía y la calidad del aire.
Esto es prácticamente una intervención gratuita. Ya tenemos teléfonos inteligentes en nuestros coches y estamos adoptando rápidamente vehículos con funciones de automatización más avanzadas. Para que algo se escale rápidamente en la práctica, debe ser relativamente sencillo de implementar y estar listo para su uso. La conducción ecológica cumple con ese requisito, afirma Wu.
Este trabajo está financiado, en parte, por Amazon y el Departamento de Transporte de Utah.
MIT News. A. Z. Traducido al español
