Auto-ilarak saihesten laguntzen duen algoritmoa garatu dute Madrilgo Unibertsitate Politeknikoan. Errepideetan dauden sentsoreek unean-unean jasotzen dituzte trafikoaren datuak, eta horietan oinarrituta, gidariei nondik joan adierazten zaie, pilaketetatik aldendu eta zirkulazioa arintzeko.
Ohiko auto pilaketak Bilbo inguruan, trafiko geldoa A63an Baionan… Goizean irratia entzuten dutenek badakite zertaz ari garen, eta eguneroko ilara horiek jasan beste erremediorik ez dutenek, zer esanik ez. Hala ere, Euskal Herriko errepideetako txolopoteak txiki geratzen dira, munduko metropoli nagusietakoekin alderatuta. Sao Paulo, Mexiko Hiria, New Delhi… Los Angelesko herritarrek, esaterako, urtean 64 ordu baino gehiago galtzen omen dituzte alferrik, auto-ilaratan kateatuta.
Madril ere ez da autoan ibiltzeko hiririk erosoena. Hain zuzen ere, bertako Unibertsitate Politeknikoko ikertzaile batzuek algoritmo bat garatu dute, auto-ilarak saihesten laguntzeko. Garraio sistema adimendunei aplikatzeko algoritmoa da. Bideetan dauden sentsoreek unean-unean jasotzen dituzte trafikoaren datuak, eta horietan oinarrituta, gidariei zer bide hartu aholkatzen die algoritmoak, pilaketetatik aldentzeko eta zirkulazioa arintzeko. Journal of Sensors aldizkarian eman dute lanaren berri.
(Argazkia: Universidad Politecnica de Madrid)
Algoritmo eraginkor bat garatzeko, bi erronka nagusiri egin behar izan diete aurre ikerketa honetan. Batetik, sistemara iristen den informazioaren inguruan egon daitekeen ziurgabetasunari: litekeena da bildutako datuek erakusten duten agertokia ez izatea osatua; edo informazioak zehaztasuna galtzea, prozesatu eta hartzailearengana iritsi arteko tarte horretan. Bigarren erronkari dagokionez, testuinguruari buruz sentsoreek ematen duten informazioa aldakorra da, eta algoritmoak asmatu egin behar du egokitzen, beraz.
Hori horrela, AHP (Analytic Hierarchy Process, edo Hierarkia Prozesu Analitikoa) izeneko algoritmoa hartu eta egokitu egin dute, haren bi aldaera fusionatuta: FAHP eta DAHP. FAHP algoritmoari esker, aipaturiko ziurgabetasun efektu hori aintzat hartzen da kalkuluak egitean. DAHP algoritmoari dagokionez, datu berriak sartzen diren bakoitzean neurriak eguneratu eta birkalkulatzeko aukera ematen du, eta hala, ingurunean etengabe dauden aldaketei erantzun diezaieke proposatutako metodo berri honek.
Horrez gain, ikertzaileek beste elementu bat gehitu diote algoritmoari: sentsoreek jasotako datuen historikoan oinarrituta, kalkuluak egitea ahalbidetzen duen prozedura objektiboa. Hala, algoritmoa autonomoa da eta egokitu egiten da, jasotzen dituen datuen arabera. Horrekin guztiarekin, auto-ilarak aurreikus daitezke, eta beraz, erabakiak aldez aurretik hartu; hartara pilaketak saihestu, energia aurreztu eta mugikortasuna hobetzeko.
Algoritmoaren egokitasuna egiaztatzeko, simulazio bat ere egin dute ikerketa honetan. Espainiako Trafiko Zuzendaritzaren sentsore sareak bildutako datuetan oinarrituta, egunero milaka auto hartzen dituen Madrilgo A3 errepidean egin dute proba. Lehenbizi algoritmo berriarekin egin dute simulazioa, eta gero, emaitza onak eman izan dituen TOPSIS algoritmoaren aldaera batekin, konparaketa egiteko.
Simulazioaren emaitzak kontuan hartuta, artikuluan ondorioztatu dutenez, algoritmo berriak zenbait abantaila ditu, TOPSISen aldaerarekin erkatuta. Trafikoaren banaketa hobeto orekatzen du askotariko bideen artean; ez ditu pilaketak lekualdatzen, ez du bide bateko zirkulazioa arintzen bestearen kaltetan. Gainera, hobeki egokitzen da trafikoan une bakoitzean izaten diren aldaketetara. Bestalde, bere emaitzen sendotasuna handia da, TOPSISen aldaerarena baino zertxobait txikiagoa izan arren, eta eraginkorragoa da, eragiketa gutxiago behar baititu funtzionatzeko.
Erreferentzia bibliografikoa
David Gomez et al. Development of a Decision Making Algorithm for Traffic Jams Reduction Applied to Intelligent Transportation Systems. Journal of Sensors. Volume 2016 http://dx.doi.org/10.1155/2016/9271986
Egileaz: Amaia Portugal (@amaiaportugal) zientzia kazetaria da.