Investigadores del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la Universidad Nacional Autónoma de México(UNAM) desarrollan un programa piloto para agilizar el flujo de vehículos, el cual se probará próximamente en Ciudad Universitaria.
En la programación de los semáforos auto-organizantes hay toda una red de interacciones que caracterizan a los sistemas complejos. Es algo semejante a lo que ocurre en el comportamiento de una parvada, que depende de las interacciones locales que se dan entre las aves, y en el que se contempla el fenómeno de adaptación, ya que los sistemas vivos siempre se enfrentan a entornos cambiantes.
El reto consiste en determinar el funcionamiento de este sistema complejo, que está conformado por sus componentes y las interacciones entre ellos generan información nueva, y en ocasiones variables nuevas de comportamiento. Por lo tanto, no se puede analizar un sistema complejo estudiando a sus componentes de forma aislada.
"En preparatoria nos enseñan que si tenemos las condiciones iniciales y de frontera de un fenómeno, podemos predecir su comportamiento; pero cuando tratamos con sistemas complejos no podemos hacerlo porque las interacciones generan información nueva" dijo en entrevista para la Academia Mexicana de Ciencias el doctor Carlos Gershenson investigador del IIMAS, luego de su participación en la Fiesta de las Ciencias y las Humanidades, realizada la primera semana de octubre en la UNAM.
¿Cómo podemos controlar los sistemas complejos si no podemos predecirlos? La clave está en la adaptación, definida como la capacidad para cambiar su comportamiento en presencia de una perturbación. Si queremos construir sistemas que se puedan adaptar a situaciones no previstas, podemos tomar como modelo a los sistemas biológicos y crear un sistema que se auto-organice por medio de reglas locales.
El tráfico de vehículos es un sistema complejo que cambia constantemente y es impredecible. La auto-organización puede usarse como método para responder a esta complejidad, ya que si no podemos predecir, necesitamos adaptar el sistema a las situaciones cambiantes. El propósito es lograr semáforos coordinados a la velocidad de los vehículos y con decisiones locales, que evalúen individualmente la cantidad de vehículos para priorizar el flujo de los mismos.
¿Cómo funcionan?
Hay cámaras que se usan para contar cuántos vehículos se están acercando por cada dirección. El semáforo le da preferencia a la dirección con mayor demanda. Esto hace que los vehículos en direcciones con poca demanda esperen más, y se formen "pelotones", que al siguiente semáforo tendrán una mayor demanda. El algoritmo promueve la formación de pelotones, lo cual facilita la coordinación. Si en un momento hay muchos vehículos que vienen de una dirección, por ejemplo después de un evento masivo, simplemente los semáforos le dan preferencia a esa dirección.
“Al diseñar sistemas auto-organizantes no diseñamos una solución específica para un solo problema, diseñamos los componentes de un sistema que por medio de sus interacciones irán explorando y encontrando soluciones, así que cuando el problema cambie, los componentes que están interactuando ajustarán su comportamiento y se adaptarán, sin necesidad de instrucciones específicas a cada semáforo”. Estos semáforos funcionan de manera aislada por lo que no es necesario implementar sistemas de comunicación.
Hasta ahora los semáforos, en casi todos los países, funcionan con un sistema llamado de “ola verde”, este sistema está coordinado con la velocidad de los vehículos; tiene algunas limitaciones porque sólo puede coordinarse (matemáticamente) en dos direcciones, lo cual agiliza el flujo de vehículos de la periferia hacia el centro, pero no, si vas en contra sentido a la “ola verde”. Este sistema idealmente está diseñado para quien vive en la periferia y se desplaza hacia el centro. Además, si la velocidad de los vehículos es menor a la esperada, los conductores no podrán alcanzar las “olas verdes” y se generarán embotellamientos.
La implementación de un sistema auto-organizante en el sistema de la red primaria del Distrito Federal traería como beneficios: la reducción, a la mitad, los tiempos de espera, y se ahorrarían un millón de toneladas de dióxido de carbono anuales.
“Esta tecnología costaría alrededor de 300 millones de pesos, que puede sonar mucho, pero costaría cincuenta veces menos que la línea 12 del metro”.
“La ciencia tradicional al enfocarse en la predicción de los fenómenos asume que el mundo es predecible, pero las interacciones de los sistemas complejos limitan la predictibilidad debido a que generan información nueva, por lo tanto debemos cambiar la manera en la que hacemos ciencia, pues esto ha demostrado que para sistemas complejos no basta diseñar una solución si no que la solución tiene que ser adaptativa, lo cual se puede lograr con la auto-organización”, finalizó Gershenson.