La modernización de semáforos está entrando en una nueva etapa en Seúl, Corea del Sur, donde las autoridades buscan utilizar inteligencia artificial, grandes volúmenes de datos y sistemas de detección para hacer que la regulación del tráfico sea más dinámica.
La iniciativa forma parte de la estrategia de movilidad inteligente de la capital surcoreana. El objetivo no consiste simplemente en reemplazar los semáforos tradicionales por dispositivos más modernos, sino en desarrollar intersecciones capaces de analizar continuamente lo que ocurre en las calles y ajustar la operación de las señales de acuerdo con las condiciones reales del tráfico.
La propuesta contempla el uso de inteligencia artificial generativa para predecir el comportamiento del tráfico y optimizar los tiempos de los semáforos. Según el Gobierno Metropolitano de Seúl, el proyecto busca mejorar el flujo vehicular hasta en un 30 % y reducir los accidentes de tráfico en un 10 % en las zonas donde se aplique.
Sin embargo, hay una precisión importante: no se trata de que toda la red de semáforos de Seúl haya sido conectada de golpe a una única plataforma de IA. La ciudad presentó este proyecto como un proceso progresivo, con pruebas piloto y una expansión prevista hacia 2026. Por ello, resulta más preciso hablar de una modernización y evolución de la infraestructura de semáforos hacia un modelo basado en inteligencia artificial.
De semáforos programados a señales que pueden adaptarse
Los semáforos convencionales funcionan principalmente mediante ciclos previamente establecidos. Aunque sus tiempos pueden modificarse según la hora del día o las condiciones conocidas de una vía, este modelo tiene dificultades para responder rápidamente a situaciones inesperadas.
Un accidente, una obra, un evento masivo, una lluvia intensa o un aumento repentino del número de vehículos pueden cambiar las condiciones de una avenida en cuestión de minutos.
La estrategia de Seúl busca que los sistemas de control puedan reaccionar de una manera mucho más dinámica.
Para conseguirlo, la ciudad plantea utilizar información procedente de diferentes fuentes, como cámaras inteligentes, sensores LiDAR y otros sistemas de detección. Estos dispositivos pueden proporcionar información sobre el volumen de vehículos, la velocidad, la ocupación de los carriles, la longitud de las filas y los movimientos que realizan los vehículos en una intersección.
Con esos datos, los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar qué está ocurriendo y determinar qué configuración de las señales puede resultar más conveniente.
¿Cómo funcionaría el sistema?
El funcionamiento puede entenderse como un ciclo de cuatro etapas.
Primero, la ciudad recopila información. Cámaras, sensores y otras fuentes proporcionan datos sobre los vehículos y peatones que utilizan las calles.
Después, los datos son procesados. El sistema analiza variables como cantidad de vehículos, velocidades, congestión y longitud de las colas.
En tercer lugar, la inteligencia artificial realiza predicciones. En lugar de limitarse a reaccionar ante el tráfico existente, el sistema busca anticipar cómo podría evolucionar la congestión.
Finalmente, se ajusta la operación de los semáforos. La estrategia propuesta por Seúl contempla modificar los tiempos de las señales para reducir esperas y mejorar la circulación.
La ciudad también plantea desarrollar estrategias diferentes dependiendo de la temporada, el día de la semana y la hora. Esto permitiría que una misma intersección tenga configuraciones adaptadas a diferentes patrones de movilidad.
Seúl ya cuenta con una importante infraestructura de datos
La apuesta por la inteligencia artificial no parte desde cero.
Seúl lleva décadas desarrollando sistemas de gestión inteligente del transporte. Uno de los principales es TOPIS (Seoul Transport Operation and Information Service), el sistema integrado de información y operación del transporte de la ciudad.
TOPIS comenzó a desarrollarse a finales de la década de 1990 y posteriormente evolucionó hasta convertirse en una plataforma que integra información relacionada con carreteras, transporte público, cámaras, GPS y diferentes fuentes de datos.
La plataforma puede recopilar información sobre velocidades, volumen de tráfico, autobuses, taxis, incidentes y otras condiciones de movilidad. El sistema también permite a los responsables de tráfico supervisar la situación y responder ante problemas que afectan a la circulación.
Esta infraestructura de datos es especialmente importante para la nueva generación de semáforos, porque una inteligencia artificial necesita información constante para realizar predicciones y tomar decisiones.
Una enorme cantidad de datos alimenta la movilidad de la ciudad
La dimensión del sistema de transporte de Seúl permite comprender por qué el análisis de datos tiene tanta importancia.
De acuerdo con TOPIS, la ciudad recopila diariamente grandes cantidades de información procedente de tarjetas de transporte, operaciones de autobuses y taxis, velocidades y volúmenes de tráfico. El sistema señala que recibe aproximadamente 85 millones de registros diarios relacionados con tarjetas de transporte, unos 26 millones vinculados con datos de GPS de autobuses y taxis, y más de 100 millones de registros diarios relacionados con velocidad y volumen de tráfico.
Además, el sistema de gestión de tráfico arterial utiliza información procedente de detectores y GPS de taxis. TOPIS señala que alrededor de 72.000 taxis cuentan con GPS y que sus datos permiten generar información sobre la velocidad de las vías de manera prácticamente continua.
Esta infraestructura convierte a Seúl en un entorno particularmente adecuado para experimentar con modelos de inteligencia artificial aplicados al transporte.
El proyecto de intersecciones inteligentes
Una de las piezas centrales de esta estrategia son las llamadas intersecciones inteligentes.
El planteamiento de Seúl contempla utilizar cámaras de inteligencia artificial y sensores LiDAR para recopilar información detallada de cada cruce. El sistema puede estudiar, entre otras variables, cuántos vehículos circulan por cada carril, las velocidades, la ocupación de la vía y la longitud de las colas.
La información obtenida puede servir para determinar cuándo una intersección necesita modificar sus tiempos de señalización.
Por ejemplo, si una vía comienza a acumular una cantidad inusual de vehículos mientras otra permanece relativamente despejada, un sistema inteligente podría detectar la diferencia y adaptar la distribución de los tiempos de paso.
El objetivo es evitar que los semáforos funcionen de forma aislada cuando el problema realmente afecta a varios cruces conectados.
La inteligencia artificial también puede ayudar a detectar incidentes
La modernización no está enfocada exclusivamente en hacer que los vehículos circulen más rápido.
Otro de los objetivos es aumentar la seguridad vial.
La propuesta de intersecciones inteligentes contempla la monitorización continua para identificar situaciones anormales, como vehículos detenidos o incidentes de tráfico. También se plantea utilizar la información de los sensores para detectar la presencia y el movimiento de peatones.
Esto abre la posibilidad de que los sistemas de tráfico tengan una visión mucho más completa de lo que sucede en una intersección.
En lugar de limitarse a saber si el semáforo está en rojo o verde, el sistema puede tener información sobre la cantidad de vehículos esperando, las condiciones de la vía y la presencia de peatones.
Una estrategia que combina IA y predicción
Uno de los elementos más interesantes del proyecto es el uso de inteligencia artificial generativa para optimizar los semáforos.
En 2024, el Gobierno Metropolitano de Seúl anunció una inversión de 3.000 millones de wones hasta 2026 para desarrollar tecnologías capaces de predecir el tráfico mediante datos de telecomunicaciones y utilizar esas predicciones para mejorar la operación de los semáforos.
La idea es que el sistema aprenda de los patrones de movilidad y pueda anticipar situaciones de congestión.
Esto supone un cambio importante frente a un sistema tradicional: en lugar de esperar a que aparezca un atasco para reaccionar, la inteligencia artificial busca identificar señales tempranas que permitan actuar antes de que el problema se agrave.
¿Qué beneficios podría generar?
Si el proyecto alcanza los resultados previstos, la modernización podría tener varios efectos.
Menos congestión
Una distribución más eficiente de los tiempos de los semáforos podría disminuir las filas de vehículos y reducir los tiempos de espera en determinadas intersecciones.
Menores tiempos de desplazamiento
Al reducir las detenciones innecesarias, los conductores podrían pasar menos tiempo esperando en cruces congestionados.
Mayor seguridad vial
La utilización de cámaras y sensores para detectar vehículos, peatones e incidentes puede ayudar a identificar situaciones peligrosas con mayor rapidez.
Mejor respuesta ante situaciones inesperadas
Un accidente o una alteración importante del tráfico puede modificar las condiciones de una vía rápidamente. Una infraestructura conectada y basada en datos puede responder de forma más flexible.
Reducción de emisiones
Una circulación más fluida también puede contribuir a disminuir el tiempo que los vehículos permanecen detenidos con el motor encendido, aunque el impacto ambiental dependerá de factores como el volumen total de tráfico, el tipo de vehículos y los patrones de desplazamiento.
El proyecto se integra con una estrategia más amplia de ciudad inteligente
La modernización de los semáforos no es un proyecto aislado dentro de la transformación tecnológica de Seúl.
La ciudad anunció en 2024 un plan de administración basada en inteligencia artificial con una inversión de 206.400 millones de wones durante tres años. Dentro de esa estrategia aparecen diferentes proyectos de IA relacionados con seguridad, administración pública, transporte y servicios ciudadanos.
En materia de movilidad, el concepto es avanzar hacia una ciudad en la que diferentes sistemas puedan compartir información y utilizarla para tomar decisiones de manera más eficiente.
De esta manera, los semáforos pasan de ser elementos independientes instalados en las esquinas a convertirse en componentes de una infraestructura digital mucho más amplia.
No todo depende de la inteligencia artificial
A pesar del potencial de estas tecnologías, la IA no elimina automáticamente los problemas de movilidad.
La congestión urbana depende de numerosos factores: cantidad de vehículos, diseño de las calles, transporte público, accidentes, obras, estacionamiento, comportamiento de los conductores y distribución de los viajes durante el día.
Por eso, el éxito del proyecto dependerá no solamente de la precisión de los algoritmos, sino también de la calidad de los datos, la infraestructura de sensores, la coordinación entre diferentes sistemas y la capacidad de las autoridades para intervenir cuando sea necesario.
Además, una ciudad inteligente debe considerar aspectos relacionados con la privacidad y la seguridad de los datos, especialmente cuando utiliza cámaras, sistemas de reconocimiento y grandes cantidades de información sobre la movilidad de las personas.
Un modelo que podría marcar el futuro del tráfico urbano
La experiencia de Seúl refleja una tendencia que está ganando importancia en las grandes ciudades: utilizar datos en tiempo real e inteligencia artificial para transformar infraestructuras que durante décadas funcionaron mediante reglas relativamente estáticas.
La diferencia fundamental es que el semáforo deja de ser visto únicamente como una señal que alterna entre rojo, amarillo y verde.
En el modelo que Seúl está desarrollando, forma parte de un sistema mucho más amplio capaz de recibir información, analizarla, realizar predicciones y modificar la gestión del tráfico de acuerdo con las condiciones de la ciudad.
La administración surcoreana ha planteado que, tras las pruebas piloto, estas tecnologías puedan ampliarse durante 2026. El objetivo anunciado es ambicioso: mejorar el flujo vehicular hasta en un 30 % y reducir los accidentes en un 10 % en las zonas donde se implemente.
La modernización de semáforos representa así uno de los ejemplos más claros de cómo la inteligencia artificial puede pasar de los centros de datos a la infraestructura cotidiana de una ciudad. Si el modelo consigue cumplir sus objetivos, los semáforos del futuro podrían no limitarse a controlar el tráfico: podrían anticiparse a él.