Mar Georga
29/07/2026 a las 01:23h.
La imagen es habitual: una carretera aparece en rojo en Google Maps y anticipa un atasco. Lo llamativo es que, en la mayoría de los casos, ningún conductor ha reportado la incidencia.
Lejos de la intuición, el sistema no depende de avisos manuales. La aplicación utiliza una combinación de datos en tiempo real y análisis estadístico para interpretar lo que ocurre en la carretera.
Datos en tiempo real desde millones de móviles
El funcionamiento comienza en los teléfonos móviles. Cuando un usuario tiene activada la ubicación, la aplicación recoge información básica como la posición, la velocidad y la dirección del desplazamiento.
Cuando muchos móviles muestran una velocidad inferior a la habitual, el algoritmo interpreta que existe una congestión. Si la circulación se aproxima a la detención, el sistema identifica un atasco claro.
Comparación con patrones habituales de tráfico
Tal y como informa Google a través de sus canales oficiales, este sistema no solo detecta la lentitud, sino que también compara la situación actual con datos históricos de esa misma carretera.
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La plataforma sabe cuál es la velocidad media en función de la hora, el día o incluso si es festivo. Si una vía suele registrar 60 km/h y cae de forma repentina a 10 km/h, el sistema identifica una desviación significativa.
Cómo se llama esta tecnología
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Esta tecnología recibe el nombre de crowdsourcing de datos de tráfico, o más técnicamente, crowdsensing. Consiste en recoger información de muchos dispositivos a la vez para construir una visión global en tiempo real.
En tráfico también se habla de Floating Car Data (FCD), es decir, datos de vehículos en movimiento. Utiliza la inteligencia artificial y el machine learning para analizar patrones, detectar anomalías y predecir cómo evolucionará el tráfico.
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