La congestión del tráfico en las horas punta es un gran dolor de cabeza para los viajeros y un problema real para los planificadores urbanos.En todo el mundo se pierde una enorme cantidad de tiempo atrapado en el tráfico.Un estudio encontró que los viajeros en los EE. UU. pierden un promedio de 99 horas al año debido a los atascos de tráfico, mientras que los del Reino Unido pierden un promedio de 115 horas.

A lo largo de los años, los planificadores urbanos han desarrollado modelos computacionales cada vez más sofisticados en un intento de pronosticar y gestionar la demanda de tráfico.

Kenan Zhang, profesor asistente permanente en EPFL y director del Laboratorio de Ecosistema de Movilidad Orientada a Humanos (HOMES), dentro de la Escuela de Arquitectura, Ingeniería Civil y Ambiental (ENAC) de EPFL, se propuso abordar el problema del tráfico.congestión con colegas de ETH Zurich.

El equipo de investigación ha desarrollado un nuevo sistema que no sólo es eficaz sino también justo, porque no impone costes a los viajeros.Sus hallazgos acaban de serpublicadoenCiencia del transporte.

Elsistema de gestión de tráfico, llamado CARMA, está diseñado específicamente para la congestión causada por los viajeros que conducen desde los suburbios al centro de la ciudad durante la hora pico de la mañana.

En el modelo de tráfico, los viajeros tendrían dos opciones: podrían tomar un carril lento con mucho tráfico o usar créditos (llamados "karma") para ofertar por un carril rápido con menos automóviles.La idea es que los viajeros utilicen sus créditos de karma cuando tengan mucha prisa.Al final de cada día, los créditos recaudados de los viajeros por el carril rápido se redistribuirían a todos los participantes en el sistema CARMA.

"En los modelos de tráfico convencionales en hora punta, se supone que todo el mundo tiene prisa por llegar a la oficina al mismo tiempo", afirma Zhang.

"Pero relajamos esta suposición y consideramos que los viajeros pueden tener menos prisa algunos días y más otros. Esto refleja mejor la realidad y garantiza que nuestro sistema funcione a largo plazo".Los viajeros pueden optar por conservar sus créditos durante los días en los que lleguen tarde, por ejemplo.

Garantizar la equidad y proteger los datos personales

Otra característica clave del sistema CARMA es que los créditos karma no tienen valor comercial, lo que significa que el plan no discrimina a las personas con ingresos más bajos.Muchos de los sistemas de gestión de la demanda de tráfico que se utilizan hoy en día en las ciudades se basan en peajes cuyo importe es mayor durante las horas pico y menor en otros momentos del día.

"Las personas acomodadas pueden permitirse pagar peajes elevados para evitar esperas en el tráfico, mientras que las personas con ingresos más bajosviajeros"Tenemos que salir más temprano o más tarde para evitar el tráfico", dice Zhang. "Este tipo de sistemas no son justos".

Además, en el sistema CARMA no se recogen datos personales.Los sistemas actuales de gestión de la demanda de tráfico se basan en los datos recopilados de los residentes sobre los hábitos de desplazamiento para generar un cronograma de peajes que reduzca la congestión en las horas pico.Por ejemplo, se encuesta a los residentes sobre cuánto tiempo están dispuestos a esperar en el tráfico o a qué hora suelen salir a trabajar.Por el contrario, no se necesitan dichos datos para que el sistema CARMA funcione.

"Nuestros resultados están matemáticamente probados y muestran que CARMA puede mejorar los flujos de tráfico tan bien como los sistemas de pago", afirma Zhang."Y nuestro enfoque es justo y no se basa en datos personales".

El siguiente paso será probar el sistema en condiciones del mundo real."También trabajaremos para mejorar el proceso de redistribución de créditos".Mientras tanto,planificadores de la ciudadpueden inspirarse en CARMA mientras reflexionan sobre el molesto problema de la congestión del tráfico.

Más información:Ezzat Elokda et al, CARMA: Gestión justa y eficiente de la congestión de cuellos de botella mediante créditos Karma no negociables,Ciencia del transporte(2024).DOI: 10.1287/trsc.2023.0323