Una nueva investigación muestra que, usando Inteligencia Artificial para guiar cómo se aproximan los vehículos a los semáforos —sin reprogramarlos—, es posible reducir de forma inmediata los atascos típicos de los cruces y los gases de efecto invernadero asociados.
En las ciudades, buena parte del derroche energético y las colas se concentran en los semáforos: frenazos, paradas y rearranques disparan el consumo y las emisiones. Un equipo del MIT, ETH Zúrich y el Departamento de Transporte de Utah ha cuantificado a escala metropolitana cuánto puede mitigarse ese patrón si los vehículos ajustan su velocidad de forma inteligente al aproximarse a un cruce, coordinándose con los ciclos existentes del semáforo mediante información SPaT (Signal Phase and Timing).
Los resultados de este trabajo, basado en millón de simulaciones en 6.011 intersecciones de Atlanta, Los Ángeles y San Francisco y publicados en la revista Transportation Research Part C: Emerging Technologies, revelan el efecto que tendría ajustar la aproximación inteligente de los automóviles a un cruce: una reducción del 11% al 22% del CO2 en intersecciones, sin sacrificar capacidad ni seguridad. Además, con solo un 10% de adopción de esta estrategia se obtiene entre el 25% y el 50% del beneficio total; y priorizando aproximadamente el 20% de las intersecciones críticas se capturan incluso cerca del 70% de las reducciones.
Análisis sociotécnico
Para llegar a esta conclusión, el estudio reconstruyó digitalmente miles de cruces con datos abiertos (geometría, límites de velocidad, flujos) y calibró el comportamiento humano con trayectorias reales. Después, entrenó con aprendizaje por refuerzo profundo (IA) estrategias de conducción que deciden la aceleración longitudinal en función de la distancia al cruce, el estado y el tiempo restante de las fases del semáforo, y el entorno inmediato en carriles adyacentes.
Esas estrategias persiguen dos gestos intuitivos: anticipar el rojo (levantar antes y frenar suave para minimizar ralentí) y “llegar al verde” (modular la velocidad para coincidir con la apertura y evitar la parada completa), sin “cazar” verdes acelerando ni apurar el ámbar.
Cómo llegar al volante
Estas consignas se presentan a cada vehículo como recomendaciones de velocidad y ritmo en el cuadro de mandos o en una aplicación móvil, usando SPaT —un mensaje estándar que describe el estado del semáforo y el tiempo estimado hasta el cambio de fase— y el contexto del tráfico.
En el futuro, estas consignas pueden dirigirse incluso a vehículos dotados con Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor (Advanced Driver Assistance Systems ADAS), capaces de recibir consignas vehículo‑infraestructura: gracias a esta capacidad, el coche ejecuta por sí mismo el perfil de velocidad ecológico, manteniendo la lógica de seguridad y los límites de velocidad, sin intervención humana directa.
Resultados y salvaguardas
Según las estimaciones de este estudio, las reducciones del 11%–22% se sostienen a lo largo del año y no penalizan el rendimiento, si se aplican estas medidas. De hecho, la fluidez puede mejorar al atenuar las ondas de frenado completo al llegar a un semáforo, que se propagan por reacción en cadena cuando alguien frena de más. El sistema controla la aceleración y la desaceleración de su vehículo mediante el motor y el sistema de frenado.
No obstante, el equipo impone tres salvaguardas para evitar efectos colaterales en la red: no perder capacidad en el cruce, no saturar el siguiente al absorbente más caudal y no embalsar el anterior; si algo falla, se vuelve al statu quo humano.
Referencia
Mitigating metropolitan carbon emissions with dynamic eco-driving at scale. Vindula Jayawardana et al. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Volume 179, October 2025, 105146. DOI:https://doi.org/10.1016/j.trc.2025.105146
Un despliegue pragmático y por fases
El análisis también revela que cerca del 70% del ahorro total se concentra en apenas el 20% de las intersecciones. Esto abre la puerta a un despliegue progresivo: empezar por equipar con la tecnología necesaria (emisores SPaT y asistencia de velocidad) los puntos de mayor impacto. Sin embargo, los investigadores advierten de que este «20% prioritario» no es estático, sino que cambia a medida que más coches adoptan el sistema. Por tanto, la planificación debe ser flexible y actualizarse periódicamente.
Además, ciudades con vías de acceso a los cruces más largos y límites de velocidad algo mayores, como Atlanta, ofrecen más margen para este tipo de conducción suave que trazados más densos como San Francisco, lo que debería tenerse en cuenta a la hora de aplicar esta estrategia en otras ciudades. Finalmente, este enfoque no compite con la electrificación, sino que la complementa. Mientras la red eléctrica no sea 100% limpia, gastar menos energía —sea combustible o electricidad— siempre reducirá las emisiones de CO2, enfatizan los investigadores.
Ya se puede implementar
Quizás la mejor noticia es que la tecnología está lista para implementarse. Muchas de las piezas necesarias ya existen. En lugar de esperar a una flota totalmente autónoma o a una red de infraestructuras perfecta, se puede empezar ya por los cruces de mayor impacto, medir los resultados y ajustar el despliegue.
Con una inversión moderada, cualquier ciudad puede empezar a convertir los tirones y las colas en un flujo de tráfico más previsor y eficiente, ahorrando combustible, tiempo y mejorando la calidad del aire.
