El algoritmo que podría evitar que nunca más te quedes atascado en un semáforo en rojo: investigadores revelan un sistema de tráfico inteligente: un sistema de semáforos solares.

Traffic jams have become an important part of every driver's day.
Especially big cities.
Now, researchers say they have funded a better way to control the lights.
The new system can greatly reduce the time when drivers are trapped.
And carbon emissions caused by red lights.
What we are doing is developing algorithms that allow the main transport agencies to use high
The Massachusetts Institute of Technology, which leads the study, says Carolina Osorio, a traffic-solving model that addresses optimization problems.
In two new research papers, her team described a method of combining vehicles
Less accurate horizontal data
But more comprehensivecity-
Level data on traffic patterns to generate better information than the current system provides.
Researchers say they typically optimize travel time along selected major arteries, but are not mature enough to take into account complex interactions between all streets of the city.
In addition, the current model does not evaluate the combination of vehicles on the road at a given time
As a result, they cannot predict how changes in traffic flow will affect overall fuel use and emissions.
For their test case, Osorio and co-author Kanchana Nanduri used a traffic simulation in Lausanne, Switzerland, to simulate the behavior of thousands of vehicles per day, each of which
The model even explains how driving behavior can change every day: for example, a change in signal patterns slows down a given route, which can cause people to choose alternative routes in the next few days.
For such complex models, we have been lacking algorithms to show how to use them to decide how to change the mode of traffic lights, says Osorio.
"We came up with a solution that could improve travel time throughout the city.
En el caso de Lausana, esto requiere modelar 17 intersecciones clave y 12.000 vehículos.
Además de optimizar el tiempo de viaje, el nuevo modelo también contiene información específica sobre el consumo de combustible y las emisiones de los vehículos, desde motocicletas hasta autobuses, lo que refleja la mezcla real en el tráfico urbano.
Osorio afirmó que los datos deben ser muy detallados, no solo en lo que respecta a los datos generales del equipo, sino también a los datos del equipo en un momento específico.
"A partir de esta información detallada, podemos desarrollar un plan de transporte para mejorar la eficiencia a escala de la ciudad de forma práctica para las instituciones urbanas."
Actualmente, el equipo está trabajando en un proyecto en Manhattan y otros lugares para probar el potencial del sistema para grandes empresas.
Control de señal de escala.
En el futuro, además de sincronizar los semáforos, esta simulación también se puede utilizar para optimizar otras decisiones de planificación, como seleccionar la mejor ubicación para el carril bici o el carril para coches.
Centros para compartir, dice Osorio.