Vía abierta al tráfico inteligente

Predicción del comportamiento de redes 5G y otras aplicaciones industriales de la IA

Más de la mitad de los vehículos que se están fabricando en este momento en el mundo son vehículos conectados. El director del grupo UWICORE de la Universidad Miguel Hernández (UMH) de Elche, Javier Gozálvez, explica que el vehículo conectado mejora el confort y la seguridad de los usuarios y potencia la digitalización de la movilidad. Además, ofrece a las administraciones públicas nuevas herramientas para conocer y gestionar el tráfico. Con los datos de los vehículos conectados es posible conocer el estado del tráfico e incluso predecirlo con una menor inversión e infraestructuras, mediante el acceso a los datos de los coches. 

El laboratorio UWICORE pertenece al Centro I3E de Investigación en Ingeniería de Elche de la UMH. Dentro del grupo, el investigador Jesús Mena se ha encargado de seleccionar y perfeccionar una red neuronal para predecir el estado del tráfico, a través datos de sensores fijos colocados en las vías y los datos de vehículos conectados. Los investigadores tomaron como muestra un tramo de 97 kilómetros de la autovía A-7 entre Alicante y Murcia, donde hay una intensidad media diaria de 100.000 vehículos y se encuentran 99 sensores que permiten medir el tráfico con una periodicidad de 1 minuto. El Centro de Gestión de Tráfico de Levante proporcionó la información recabada por sus sensores de tráfico en 12 años. Con una selección de estos datos, los investigadores han desarrollado un escenario digital de simulación que permite generar con gran exactitud el tráfico experimentado en el tramo de la A-7 durante diez días.

El equipo se preguntaba cómo influye la cantidad de vehículos conectados en la precisión de las predicciones de la intensidad, densidad y velocidad del tráfico. ¿Si los coches “se hablan”, es más fácil saber si se va a producir un atasco en las próximas horas? Según sus resultados, es posible mejorar la predicción del tráfico con datos de tan solo un 4% de vehículos conectados. Esto supone una doble ventaja para las administraciones públicas. Por una parte, cuando existan más vehículos conectados, la inversión en sensores de tráfico podrá ser menor y, además, sabrán exactamente cuántos datos de vehículos conectados necesitan comprar para monitorizar el tráfico. “Parece increíble que se pueda predecir qué va a ocurrir en una carretera, con la cantidad de factores que influyen en el tráfico”, comenta el investigador de UWICORE Baldomero Coll. Sin embargo, ya es una realidad. La plataforma digital creada en la UMH permite predecir el estado del tráfico a 15 minutos vista.

UWICORE, Laboratorio de Comunicaciones Móviles e Inalámbricas de la UMH

El grupo UWICORE, también, utiliza técnicas de IA en las redes 5G aplicadas al entorno vehicular, las que ayudan a los vehículos a comunicarse entre sí y con las infraestructuras. En este ámbito, la IA puede utilizarse para predecir el comportamiento de la red de comunicaciones y reconfigurarla para que los vehículos se comuniquen con mayor fiabilidad y velocidad. “Más que reaccionar ante un problema, la IA nos permitiría anticiparnos”, explica el investigador Miguel Sepulcre.

Estas investigaciones se han desarrollado en el marco del proyecto PREDICT (Predicción y caracterización de tráfico con datos de vehículos conectados y vehículos autónomos), financiado por la Dirección General de Tráfico. En el proyecto, los investigadores de la UMH, también han cuantificado el impacto de los vehículos autónomos sobre el tráfico. Según Gozálvez, la conducción autónoma permitirá, por ejemplo, la formación de platoons o convoyes en autovías y autopistas. De esta manera, grupos de vehículos pueden circular a corta distancia sin que suponga un riesgo. Diversos estudios han demostrado que la conducción autónoma aumenta la capacidad de las carreteras y reduce el consumo de combustible. Sin embargo, las investigaciones del grupo UWICORE UMH han demostrado que, sin soluciones eficaces para garantizar la coexistencia de vehículos autónomos y convencionales, el platooning no aumentaría la capacidad de las vías rápidas hasta que al menos el 15% de los vehículos circulen de forma autónoma. El problema es que más de la mitad de maniobras de conducción autónoma pueden llegar a no ser ejecutadas por problemas en la coexistencia entre vehículos, según indica Gozálvez.

Este equipo de especialistas, también, utiliza la IA para el desarrollo de la Industria 4.0, un modelo de fábrica en el que la maquinaria está automatizada y trabaja de forma conectada para mejorar los procesos de producción. “La IA puede ayudar a predecir el estado de las comunicaciones en el entorno industrial”, comenta la investigadora del laboratorio UWICORE Mª Carmen Lucas Estañ. Las fábricas tienen necesidades digitales crecientes y toda esa cantidad de datos necesita moverse de forma rápida. Predecir cómo se va a comportar una red de comunicaciones inalámbricas tipo 5G es esencial para anticipar problemas en el entorno industrial. Desde el laboratorio de la UMH, investigan cómo una IA puede ayudar a cumplir con los estrictos requisitos de fiabilidad, retardo y velocidad de transmisión en la Industria 4.0. Con datos reales de cadenas de producción, han emulado el comportamiento de sus redes inalámbricas para encontrar fallos y optimizar las comunicaciones.

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