Hola, ahora haremos algunos comentarios finales. Al representar cada vehículo con tu propia ecuación que define su avance, entre otras cosas, los modelos microscópicos requieren un importante poder computacional para ser resueltos. Actualmente, existen una serie de paquetes computacionales que resuelven esos modelos mediante simulación con una muy amistosa interfaz de usuario, como se aprecia en estas imágenes. Estos programas se conocen como "microsimuladores de tráfico" y, si bien algunos tienen una finalidad de uso netamente académico, la mayoría de ellos son productos comerciales que se emplean en consultoría, por ejemplo. Una consideración muy importante al momento de utilizar esos microsimuladores es su adaptabilidad a las condiciones locales donde se desea implementar. Como vimos, todos estos modelos incluyen parámetros, los cuales usualmente utilizan valores por defecto que han sido calibrados para situaciones particulares. La experiencia indica, sin embargo, que la calibración de estos parámetros para un entorno socio-cultural dado es muy relevante. Investigaciones realizadas en Chile indican que los errores cometidos, es decir, la diferencia entre lo simulado y la realidad cuando se usan los parámetros de simulación por defecto alcanzaron valores entre 40 y 45 por ciento de error para diferentes situaciones. La calibración permitió bajarlos a esos errores a un rango entre ocho y 12 por ciento. Debe tenerse, por lo tanto, cuidado en el empleo de los microsimuladores partiendo de la base que las conductas de manejo en los países en desarrollo no son semejantes a los de países desarrollados, donde hay un comportamiento de pista y un respeto por las señales de tráfico mucho mejor. Otra consideración tiene que ver con la interpretación de los parámetros. Si los parámetros del modelo tienen una interpretación física como, por ejemplo, la tasa máxima de aceleración, o el largo del vehículo, o el proceso de calibración, se facilita puesto que ese parámetro tiene un rango acotado de posibles valores. Sin embargo, algunos otros parámetros carecen de un significado físico claro, lo cual dificulta muchas veces su calibración. Si a lo anterior le sumamos que estos programas de microsimulación, generalmente, tienen muchos parámetros a calibrar, esto le entrega al modelador muchas posibilidades de afinar el modelo para replicar lo observado en la realidad. Así, se corre el riesgo de calibrar los parámetros para una situación muy particular que el programa es capaz de replicar. De ahí, surge la necesidad de validar los parámetros calibrados en otra situación para asegurarse que el modelo no es sólo descriptivo, sino que, también, es explicativo. Finalmente, es importante destacar que el hecho de ser modelos con un alto nivel de detalle, no implica que su poder o capacidad para replicar la realidad es alta o mejor que la de los modelos macroscópicos. Cuán apropiado es uno u otro modelo dependerá de lo que se busca con la modelación. En muchas ocasiones, la simplicidad, en términos de los parámetros a calibrar y precisión de los modelos macroscópicos, es una mejor opción. De todas formas, siempre debe tenerse presente que estos modelos son sólo representación simplificada de la realidad y que no hay modelo perfecto.