Orașele din România încep să integreze inteligența artificială în managementul traficului, însă aplicațiile curente au limite concrete în reducerea congestiei și îmbunătățirea mobilității urbane.
Ce pot face, în realitate, semafoarele controlate de AI
Semafoarele cu control adaptiv funcționează prin ajustarea dinamică a timpilor de trecere, pe baza datelor colectate de camere, senzori și aplicații de navigație. Un algoritm poate prelungi culoarea verde la o intersecție dacă detectează o coadă mare, iar mai multe intersecții pot fi coordonate pentru a crea o „undă verde”. În cazul unui autobuz, tramvai sau ambulanță, semaforul poate prioritiza transportul public sau serviciile de urgență.
Proiecte precum Google’s Project Green Light utilizează tendințe de deplasare din Google Maps pentru a recomanda ajustări ale semafoarelor. În mai 2025, acest sistem fusese extins la 114 intersecții din Boston și utilizat în 18 orașe din patru continente, fiind estimat că poate reduce opririle cu până la 30% și emisiile din intersecții cu până la 10%. Aceste cifre sunt, însă, estimări și nu garantează rezultate similare în orice mediu rutier.
Beneficiile principale ale acestor sisteme constau în eficientizarea infrastructurii existente, reducerea timpilor de așteptare și prevenirea blocajelor provocate de programe prost sincronizate. Într-un oraș în care semafoarele funcționează izolat, impactul poate fi semnificativ.
De ce o „undă verde” nu poate mări capacitatea străzii
Capacitatea maximă a unei artere rămâne o limită fundamentală. Dacă numărul de vehicule ce se îndreaptă spre o zonă depășește capacitatea infrastructurii, algoritmul nu poate elimina cererea suplimentară. Extinderea duratei culorii verzi poate temporar goli o coadă, dar nu poate preveni blocajele ulterioare, ci le mută mai departe.
Optimizarea separată a fiecărei intersecții poate crea probleme la nivel de cartier. Evacuarea rapidă a unei străzi secundare poate suprasolicita bulevardul principal, iar diversificarea traseelor pentru evitarea congestionării poate muta traficul în zone rezidențiale, fără o imagine de ansamblu a fluxurilor.
Rezultatele obținute prin algoritmi ai AI pot fi influențate de obiectivele stabilite. Maximizarea vitezei auto poate duce la neglijarea pietonilor, bicicliștilor sau transportului de persoane, aspecte esențiale pentru mobilitatea urbană durabilă. Datele colectate pot fi afectate de condiții meteo, semne șterse sau comportamente plagiate, reducând precizia și eficiența sistemelor.
Transferul modelelor din simulări în mediul real ridică probleme, deoarece traficul include comportamente greu de reproduse, precum blocarea intersecției, traversarea neregulamentară sau situații imprevizibile. Literatura de specialitate semnalează necesitatea unor mecanisme de monitorizare și intervenție umană, pentru a evita degradarea performanței algoritmilor dincolo de condițiile teoretice.
Utilizatorii pot răspunde diferit la schimbări. O arteră mai rapidă poate fi evitată de șoferii care preferă alternatif, iar dispersia traficului poate duce la creșterea aglomerației în alte zone ale orașului.
Aglomerația se combate prin mobilitate, nu doar prin managementul traficului
Rezolvarea problemei în mod durabil necesită o abordare capacitară, nu doar optimizarea semafoarelor. Prioritatea trebuie să devină facilitarea accesului sigur și predictibil pentru oameni, nu doar trecerea rapidă a mașinilor.
Transportul public de capacitate ridicată, precum autobuze în benzi dedicate, reprezintă elemente centrale. Frecvența ridicată, orarele precise și prioritizarea la semafor fac ca transportul în comun să devină o alternativă atractivă, permițând deplasarea unui număr mai mare de persoane într-un spațiu mai redus.
Mersul pe jos și bicicleta devin soluții eficiente pentru distanțe scurte. Trotuarele continue, pistele conectate, iluminatul adecvat pot reduce numărul de călătorii care necesită utilizarea autovehiculelor.
Parcarea și utilizarea de borduri au un impact important. O singură mașină parcată neregulamentar poate bloca o bandă întreagă, indiferent de semnalizarea semafoarelor. Politicile de gestionare a parcărilor, tarifele sau rezervarea unor intervale pentru livrări pot avea efecte mai vizibile decât simple ajustări temporare ale semafoarelor.
Strategiile precum taxarea accesului în zonele aglomerate, parcările de tip park-and-ride și ore flexibile pentru programul de muncă pot reduce congestionarea și pot îmbunătăți siguranța și predictibilitatea deplasărilor, fiind indicate și în recomandările pentru mobilitatea urbană sustenabilă ale Uniunii Europene.
Cum arată un sistem inteligent construit pentru oameni
Succesul unui oraș în gestionarea traficului nu se măsoară doar prin viteza medie a mașinilor, ci prin timpul total al călătoriei, predictibilitatea, numărul de persoane transportate, precum și prin siguranța și accesibilitatea locurilor de muncă, educație și servicii medicale.
Uneori, cel mai „inteligent” semafor este cel care oprește mai multe mașini pentru a permite trecerea unui tren cu sute de pasageri. Algoritmii trebuie să prioritizeze rezultatele colective, nu fluxurile izolate, și să adapteze timpul de semnalizare pentru a evita blocajele și a asigura o mobilitate echilibrată.
Implementarea acestor sisteme trebuie să includă reguli clare privind colectarea și păstrarea datelor, securitatea informațiilor și responsabilitatea algoritmilor. Monitorizarea constantă și auditarea periodica sunt necesare pentru a preveni favorizarea anumitor zone sau categorii de utilizatori. Sisteme de rezervă trebuie să fie puse în funcțiune în situațiile în care apar defecțiuni tehnologice sau intervenții umane.
