Se ha intentado resolver el problema del tráfico desde muchas disciplinas, entonces, por qué no ofrecer una solución desde la ingeniería informática. Por ello, el Grupo de Reconocimiento de Patrones e Inteligencia Artificial (GRPIAA), representado por Alejandro Bello, César Beltrán, Pedro Vega y Gisella Bejarano, desarrolló un proyecto para solucionar el problema del tráfico mediante un algoritmo. Esta propuesta además tuvo el auspicio de Innóvate Perú, del Ministerio de la Producción.

Esta no es una aplicación más que ayuda al ciudadano a conseguir una ruta corta o libre de tráfico, sino que podría beneficiar directamente a la mayor parte de la población que se traslada en transporte público. El algoritmo ha sido configurado para ayudar a los gobiernos y autoridades a tomar mejores decisiones sobre las rutas de transporte, entre ellas, Protransporte, municipalidades, gobiernos regionales y el Ministerio de Transporte.

¿Cómo la ingeniería informática puede mejorar el tráfico?

El equipo observó que las rutas de transporte público no estaban configuradas según las necesidades del público. Por ello, desarrolló un algoritmo para proponer rutas rápidas, económicas y eficientes. Pero esto requería un dato indispensable: la demanda de transporte en Lima. Es decir, saber cuántos quieren desplazarse de una zona a otra. Por ello, era necesario fragmentar la ciudad en pequeñas zonas para conocer con mayor precisión los traslados y ofrecer soluciones más efectivas.

Vega explica cómo funciona esta propuesta. Para este proyecto, se utilizan dos tipos de algoritmo. El algoritmo de inserción de pares, que obtiene los lugares que tienen mayor demanda para movilizarse a otras zonas, a partir de ello se comienza a armar datos que permiten crear una ruta capaz de cubrir el 80% de demanda. Sobre eso se generan entre 100 y 200 soluciones.

Luego se usa el algoritmo genético, que hace posible que las soluciones que se han generado anteriormente se crucen entre pares para generar una nueva solución. “Esta es evaluada para ver si cubre el 80% de la demanda y si el costo es mucho menor que las anteriores. Así se hará indefinidamente entre todas las opciones, hasta que quede una mejor solución posible”, explica Vega.

Bello hace una aclaración: “se puede encontrar la mejor solución haciendo todas las combinaciones de rutas, pero computacionalmente es muy caro, a veces imposible. Puede tomar meses o años, depende de la cantidad de información que se disponga”. En cambio, con el algoritmo, es posible encontrar una de las mejores soluciones, o la mejor, con la ventaja de obtenerla en un tiempo asequible, en horas o minutos.

El poder de conocer la demanda

Como las rutas generadas dependen de la demanda, deberá actualizarse según la distribución de la población. En pocos años, los desplazamientos cambiarán por diversos motivos y, por lo tanto, también la matriz de demanda, con lo cual el algoritmo nos propondrá nuevas soluciones y rutas.

La propuesta demostrará la adaptabilidad del algoritmo para mejorar el tráfico no solo con el transcurso de los años sino también por periodos. Por ejemplo, en fines de semana y en verano podrían trazarse algunas rutas para satisfacer esas demandas específicas.

Este algoritmo, que será de gran utilidad para los gobiernos, requiere el aporte complementario de otras especialidades. El equipo tiene presente el ejemplo de Corea, donde se conoce la demanda y la afluencia de la población en tiempo real. La demanda les permite saber, de forma objetiva, la periodicidad y cantidad de vagones que deben lanzar. En el Perú, específicamente en Lima, hay mucho por hacer. “Con el algoritmo lograremos saber cuáles son las rutas mas no cuáles deberían ser los paraderos ni la frecuencia en la que se deben lanzar los buses”, observa César Beltrán y pide el apoyo interdisciplinario para consolidar una solución integral.