COORDINACIÓN PERFECTA DE SEMÁFOROS Y COLOCACIÓN DE SENSORES PARA MEJORAR LA MOVILIDAD URBANA: EXPERTO DE LA UNAM

“Lento es más rápido”, expresó Carlos Gershenson, del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS) de la UNAM, como solución a los problemas de movilidad.

El universitario ha desarrollado teorías y pruebas basadas en la autorganización para mejorar en ese ámbito, y al respecto remarcó: “se debe cambiar la interacción con los componentes, no los componentes”.

Existen diferentes factores que determinan e influyen en la eficiencia de la movilidad urbana, como la necesidad de desplazamiento, horarios de uso, cantidad de personas, la capacidad, planeación y regulación, el comportamiento, la sociedad, la infraestructura y la tecnología.

El principal problema en cuanto a la movilidad, prosiguió, es que constantemente se implementa un nuevo tren, hasta la construcción de una nueva ruta, lo que produce una necesidad de adaptación difícil de lograr.

Además, “tenemos una sociedad donde poseer un auto es algo aspiracional”, considerado un éxito; el resultado de esa mentalidad es un incremento del parque vehicular y mayor tránsito, mientras que el espacio para circular es menor, resaltó el doctor investigador en conferencia de medios.

Planteamientos

Las posibles soluciones, planteó, es la coordinación de semáforos y la colocación de sensores que eviten a los autos detenerse, a fin de mantener constante la circulación.

Para el transporte público, su propuesta es regular los intervalos de tiempo entre trenes o vehículos para evitar periodos largos de espera y evitar la congestión; mejorar su calidad y agilizar el ascenso y descenso.

Asimismo, reducir la demanda de transporte mediante la creación de zonas policéntricas, aumentar la capacidad de uso y movilidad haciendo más eficiente la infraestructura y regular las interacciones sociales que se dan a través de un orden, por ejemplo, en las zonas de espera, agregó.

Finalmente, Carlos Gershenson invitó a suscribirse a la página Complexity Digest, donde recibirán noticias y artículos recientes relacionados con sistemas complejos.