Resumen:
Los investigadores de Google anunciaron recientemente un experimento de tráfico bastante especial: no intentaron que todos los usuarios de Google Maps tomaran la ruta "más rápida". En cambio, pidieron deliberadamente a un pequeño número de conductores que tomaran un desvío en algunos casos y dispersaron los vehículos en diferentes carreteras para aliviar el cuello de botella de tráfico originalmente gravemente congestionado. Los resultados muestran que, si bien este enfoque no generará grandes mejoras, puede tener efectos mensurables en entornos de tráfico del mundo real.
Esta investigación fue realizada por un equipo del departamento de investigación de Google y el artículo correspondiente se publicó en la revista Nature Cities en junio de este año. Los investigadores realizaron experimentos durante unos seis meses en 10 ciudades de Estados Unidos, incluidas San Francisco, Los Ángeles, Seattle, Salt Lake City, Chicago y Atlanta. Utilizan Google Maps para proporcionar rutas alternativas a las rutas regulares para un pequeño grupo de conductores, con la esperanza de distribuir el tráfico que originalmente se concentraba en unas pocas carreteras principales a más carreteras.
El equipo de investigación seleccionó aproximadamente 100 tramos de carretera en cada ciudad como objetos de investigación, centrándose en los tramos de carretera que son propensos a una congestión severa durante los períodos pico, así como aquellos lugares que son propensos a cuellos de botella de tráfico debido a las condiciones de la carretera. Durante el experimento, los investigadores no cambiaron a gran escala las rutas de navegación de todos los conductores, sino que sólo pidieron a un pequeño número de vehículos que evitaran los puntos de congestión.
En San Francisco, por ejemplo, los investigadores desviaron algunos vehículos que de otro modo viajarían por la Ruta 101 a la Interestatal 280. Para los conductores que continúan usando la Autopista 101, el tiempo de viaje se acorta ligeramente después de la reducción de vehículos, lo que generalmente les ahorra unos 30 segundos o más; mientras que los conductores cuyas rutas sean desviadas necesitarán dedicar algo de tiempo adicional para completar su viaje. En otras palabras, algunas personas soportan un poco más de distancia, pero a cambio de un flujo de tráfico más fluido en todo el tramo de carretera congestionado.
A partir de los resultados generales, esta estrategia de desvío aumentó la velocidad promedio de los vehículos en las carreteras congestionadas involucradas en el experimento en aproximadamente un 2 % y acortó el tiempo promedio de conducción en aproximadamente un 0,7 %. Si bien las cifras pueden no parecer alarmantes, los investigadores argumentan que prueban una teoría de larga data en ingeniería de tránsito: que retirar solo unos pocos vehículos de una carretera que se acerca a la saturación puede tener un impacto notable en el flujo de tránsito general.
También existen diferencias significativas en los efectos entre ciudades y tipos de carreteras. En ciudades como Los Ángeles, que se centran en el desvío de autopistas, el efecto es particularmente obvio: la velocidad de conducción en tramos de carretera relevantes aumenta aproximadamente un 4,6%. En comparación, los aumentos generales de velocidad en la mayoría de las ciudades durante los períodos pico son de aproximadamente el 0,5%.
Michael Manville, profesor de planificación urbana en UCLA que no participó en el estudio, dijo que el experimento es un buen ejemplo de una idea de larga data en el transporte. Cuando una importante arteria de tráfico se acerca al punto crítico de causar serios retrasos, simplemente dirigir un pequeño número de vehículos a otras carreteras puede producir una mejora "no enorme, pero sí notable".
Este fenómeno se puede entender a través de los cambios de tráfico en las horas punta de la mañana y de la tarde. A las 5 o 6 de la mañana, el número de vehículos en la carretera es relativamente pequeño. Incluso si se añaden algunos vehículos más, la velocidad del tráfico no se verá afectada significativamente. Pero a medida que pasa el tiempo, alrededor de las 8 a. m., la carretera puede acercarse repentinamente a su límite de capacidad, y agregar incluso un pequeño número de vehículos en este momento puede hacer que la velocidad del tráfico disminuya drásticamente e imponga tiempos de espera más largos para todos los conductores. A su vez, si algunos de estos vehículos se desvían antes de llegar al punto crítico, se podría evitar que toda la red vial caiga en una congestión severa.
Las investigaciones también muestran que este enfoque no está exento de riesgos. Existe un fenómeno llamado "demanda inducida" en ingeniería de tráfico. Es decir, una vez que se mejora la capacidad de la carretera, más personas pueden optar por conducir, lo que eventualmente consumirá la nueva capacidad de la carretera. Los investigadores de Google creen que podría ocurrir una situación similar con el desvío del tráfico.
Alexander Bain, coautor del estudio y director del Centro de Investigación de Tecnología de la Información de la Universidad de California, Berkeley, dijo que si el efecto de las medidas de desvío es demasiado obvio, puede atraer a más personas a conducir, lo que eventualmente devolverá las carreteras a la congestión. Por lo tanto, deliberadamente hicieron sólo ajustes "marginales" en sus experimentos, de modo que las mejoras fueran lo suficientemente significativas como para tener un efecto general, pero no tan grandes como para causar que un gran número de conductores potenciales cambiaran sus patrones de viaje.
Esto también explica por qué Google Maps a veces recomienda una ruta que no parece ser la más corta, o incluso la más larga. Los sistemas de navegación no necesariamente consideran sólo la distancia más corta para un solo usuario, sino que también deben considerar la congestión actual en la carretera, así como el flujo de tráfico de otros vehículos. Si todos los conductores fueran dirigidos a la misma carretera teóricamente más rápida, esa carretera podría convertirse rápidamente en la más lenta debido a la adición de vehículos adicionales. Distribuir adecuadamente a algunos usuarios en otras rutas puede hacer que toda la red vial funcione de manera más eficiente.
El estudio también aborda los impactos ambientales de la congestión del tráfico. Los investigadores estiman que si esta estrategia de optimización del tráfico se puede implementar de forma continua a largo plazo, se podrían reducir las emisiones de dióxido de carbono en unas 1.000 toneladas métricas al año, lo que equivale a las emisiones de unos 200 coches al año. Aunque esta cifra no es enorme para una gran ciudad con millones de coches, los investigadores creen que si se pueden aplicar medidas similares a largo plazo y a gran escala, el efecto acumulativo seguirá siendo digno de atención.
Al mismo tiempo, este experimento también generó debates sobre el impacto de las plataformas de navegación en el transporte urbano. Con más de 2 mil millones de usuarios mensuales, el alcance de Google Maps supera con creces el de la mayoría de sus competidores. Dado que un grupo de usuarios tan grande utiliza la misma plataforma de navegación, Google tiene la capacidad de influir en las rutas de conducción de un gran número de vehículos. En teoría, si una plataforma decidiera dirigir un gran número de vehículos de una vía a otra, podría cambiar directamente el flujo del tráfico en determinadas zonas de una ciudad.
Sin embargo, los investigadores enfatizaron que los conductores aún pueden elegir si seguir la ruta proporcionada por Google Maps o utilizar otro software de navegación. Google dijo que la compañía ha estado estudiando cómo ayudar a las ciudades a resolver la congestión del tráfico y los problemas de emisiones, y este estudio más pequeño y breve tiene como objetivo principal comprender cómo las ciudades pueden mejorar el flujo del tráfico.
Google no reveló si notificó a los gobiernos municipales pertinentes antes de que comenzara el experimento, ni explicó si estas ciudades sabían que algunos conductores participaban en este experimento de tráfico. Esto también ha provocado un debate sobre si las empresas de navegación deberían tomar la iniciativa de redirigir los flujos de tráfico urbano sin la participación directa de los gobiernos locales.
En California ya se han tomado medidas legislativas sobre este tema. El proyecto de ley 2015, presentado por la asambleísta de East Bay, Buffy Weeks, requeriría que el Departamento de Transporte de California y los gobiernos locales estudien el impacto de las aplicaciones de navegación en las carreteras y redes de carreteras del estado, incluida la congestión, la infraestructura, la seguridad y la respuesta a emergencias. El proyecto de ley fue aprobado por la Legislatura estatal y ahora está a la espera de ser procesado por el Gobernador Gavin Newsom.
El Departamento de Transporte de San Francisco también recordó que depender únicamente del software de navegación para desviar vehículos no puede resolver fundamentalmente los problemas de tráfico urbano. Ricardo Olea, ingeniero de tránsito de San Francisco, dijo que la verdadera manera de reducir la contaminación, la congestión y los retrasos en el tránsito es reducir el número de vehículos en las carreteras, por lo que las políticas locales aún ponen más énfasis en el transporte público, caminar, andar en bicicleta, el teletrabajo, compartir automóviles y la planificación urbana que reduce la necesidad de conducir. También señaló que el software de navegación a veces dirige los vehículos a vías residenciales o calles no aptas para el tránsito con el fin de acortar los tiempos de viaje, lo que puede causar nuevos problemas a los residentes locales.
Los investigadores creen que la importancia de este experimento no es pedir a cada conductor que tome un desvío largo, sino demostrar que al coordinar la selección de rutas de una gran cantidad de vehículos, la capacidad vial existente se puede utilizar de manera más efectiva sin construir nuevas carreteras. En el futuro, si los gobiernos municipales pueden cooperar con las plataformas de navegación, este mecanismo de desvío de tráfico en tiempo real podrá aplicarse a una gama más amplia.
Sin embargo, la eficacia final de este método aún depende de la estructura de la vía urbana, el comportamiento del conductor y el diseño del algoritmo de la plataforma de navegación. En cuanto a la congestión del tráfico, la reasignación de vehículos sólo puede resolver parte del problema y no puede aumentar la capacidad de transporte de las carreteras de forma indefinida. Lo que los investigadores esperan demostrar es que cuando las vías urbanas se acercan a los límites de capacidad, a veces no es necesario dejar que todos tomen la ruta más rápida. En cambio, es necesario dejar que algunas personas se desvíen ligeramente para que el camino sea más rápido para todos.
Comentarios