Tecnología de NEC predice congestiones repentinas de tráfico en tiempo real usando cables de fibra óptica

 

La solución logra una reducción del 80% en el error de predicción, permitiendo una

gestión óptima de la congestión

NEC, multinacional japonesa especialista en tecnología, acaba de anunciar el desarrollo
de una tecnología de detección por fibra óptica que tiene como objetivo monitorear
las condiciones de las carreteras y predecir con precisión las congestiones repentinas
de tráfico en tiempo real. Al recopilar datos de los cables de comunicación de fibra
óptica ya existentes y analizar información de flujo de tráfico en tiempo real mediante
un modelo de IA propio, NEC redujo en un 80% los errores de predicción en
comparación con los métodos convencionales.
Esta tecnología permite un control del tráfico más eficaz, incluida la definición de rutas
alternativas, contribuyendo así a la solución de desafíos sociales como problemas
logísticos y emisiones de CO₂.

La congestión del tráfico es un problema social significativo, que amenaza la seguridad
y causa pérdidas económicas sustanciales. En particular, las congestiones en autopistas
—la columna vertebral de muchas redes logísticas— tienen un impacto económico
considerable. Afrontar este desafío requiere la comprensión en tiempo real de las
condiciones de las vías, tanto para la mitigación inmediata de la congestión y su
prevención proactiva, como para la predicción altamente precisa de congestiones, con
base en datos actualizados.

Los enfoques de monitoreo actuales dependen principalmente de instrumentos
puntuales, como cámaras y detectores de lazo, además de datos de vehículos-sonda
(*1). Sin embargo, ambos presentan limitaciones: los primeros tienen altos costos de
instalación y mantenimiento en toda la red vial, mientras que los segundos solo
proporcionan datos cuando vehículos equipados pasan por puntos específicos de
recepción, restringiendo la cobertura continua y en tiempo real. Además, los modelos
existentes de predicción de congestión dependen en gran medida de datos históricos a
largo plazo, lo que dificulta capturar la aparición y propagación de congestiones
repentinas e inesperadas.
Para enfrentar estos desafíos, NEC desarrolló una tecnología que utiliza cables de fibra
óptica —originalmente instalados con fines de comunicación a lo largo de las vías—
como sensores distribuidos para recopilar datos de flujo de tráfico en tiempo real y de
manera continua en rutas completas. El modelo exclusivo de NEC, basado en
Inteligencia Artificial, ofrece predicciones en tiempo real y de alta precisión sobre la
aparición y la disolución de congestiones súbitas.
Características Técnicas
NEC desarrolló un algoritmo de asimilación de datos que combina técnicas avanzadas
de optimización de parámetros de modelo y adaptación de datos, permitiendo
simulaciones precisas del flujo de tráfico en tiempo real con base en datos exhaustivos
recopilados en toda la red vial.
1. Algoritmo de Optimización de Parámetros del Modelo
NEC creó un algoritmo para optimizar parámetros teóricos del modelo —como
comportamientos de conductores (ej.: ajuste de la distancia entre vehículos)— de
modo que las simulaciones reproduzcan fielmente los datos de flujo de tráfico
observados en segmentos completos de carretera.
2. Algoritmo de Adaptación de Datos
Un algoritmo avanzado convierte diversos datos de flujo de tráfico, incluyendo
“velocidad media” y “posición/velocidad” de vehículos individuales, en formatos
compatibles con las entradas de las simulaciones. Esto permite definir condiciones
iniciales para las simulaciones con base en datos completos de flujo de tráfico
obtenidos en rutas enteras, aumentando significativamente la fiabilidad de los
resultados.
Gracias a estas innovaciones, NEC confirmó —con base en datos reales— que los
errores de predicción del tiempo de viaje (un indicador fundamental para la predicción
de congestiones) pueden reducirse en aproximadamente un 80% en comparación con

el método actual, que depende de datos seccionales obtenidos de sensores puntuales,
como cámaras.

NEC está avanzando aún más en la concreción de un gemelo digital dinámico de las
carreteras, que permite el monitoreo del tráfico en tiempo real en toda la red, la
predicción de la evolución de las congestiones y la optimización de las medidas de
respuesta. Ensayos en condiciones reales ya están en marcha en estrecha colaboración
con autoridades viales, con el objetivo de implementación práctica para el año fiscal
2026.
Esta tecnología fue desarrollada con base en datos proporcionados por Central Nippon
Expressway Company Limited (NEXCO CENTRAL) y fue presentada en la 104ª Reunión
Anual de la Transportation Research Board (*2). NEC también presentará un artículo
relacionado en el 31º Congreso Mundial de ITS, en Atlanta, Georgia (EE. UU.), con
enfoque en el perfeccionamiento de la precisión del monitoreo del flujo de tráfico en
autopistas (*3).

(*1) Sistema que recopila automáticamente datos de conducción —como ubicación y
velocidad de vehículos equipados con unidades a bordo— mediante sensores
instalados en la carretera en intervalos que varían de algunos a decenas de kilómetros.
(*2) ID de la presentación TRBAM-25-01491, "A Novel Approach to Real-Time Short-
Term Traffic Prediction based on Distributed Fiber-Optic Sensing and Data Assimilation

with a Stochastic Cell-Automata Model," presentada en la sesión Artificial
Intelligence–Based Solutions for Traffic Modeling and Control.
(*3) ID de la sesión: PS31 Transportation Systems: Traffic Management and
Operations, Next-Generation Traffic Management Approaches
Título: TSE (Traffic State Estimation) in Congestion to Extend the Applicability of DFOS
Acerca de NEC Corporation
NEC Corporation se ha establecido como líder en la integración de TI y tecnologías de
red al tiempo que promueve la declaración de marca de "Orquestar un mundo más
brillante". NEC permite a las empresas y comunidades adaptarse a los rápidos cambios
que tienen lugar tanto en la sociedad como en el mercado, ya que proporciona valores
sociales de seguridad, equidad y eficiencia para promover un mundo más sostenible
donde todos tengan la oportunidad de alcanzar su máximo potencial. Para obtener
más información, visite NEC en https://www.nec.com.