Movilidad inteligente para una ciudad sostenible

La movilidad basada en datos y en el internet de las cosas (IoT)

En este nuevo paradigma, la conectividad es la clave que desbloquea todo un abanico de posibilidades. La movilidad conectada no solo hace referencia a la interconexión de vehículos entre sí, sino también a su integración con la infraestructura circundante y con los servicios disponibles. Los vehículos autónomos, dotados de capacidades de aprendizaje y toma de decisiones propias, están protagonizando una revolución que trasciende la simple comodidad para ofrecer un potencial transformador en términos de seguridad vial, eficiencia y calidad de vida.

Sin embargo, más allá de la comodidad y la eficiencia, la movilidad inteligente también tiene un impacto significativo en la sostenibilidad ambiental. La capacidad de compartir recursos, facilitada por plataformas de movilidad compartida y sistemas de transporte multimodal, facilita la reducción de las emisiones contaminantes y una mayor eficiencia en el uso de los recursos.

La base de este cambio radical reside en la explosión de la captura de datos, impulsada por la proliferación de sensores cada vez más asequibles y su integración en el vasto ecosistema del Internet de las Cosas (IoT). La llegada de redes móviles 5G y las prometedoras perspectivas de 6G facilitan una comunicación fluida y ultra rápida entre vehículos y su entorno, permitiendo intercambiar grandes volúmenes de datos en tiempo real. En este contexto, el Big Data emerge como un poderoso aliado, ofreciendo la capacidad de analizar y procesar mucha información para brindar sistemas de soporte a la toma de decisiones en tiempo real para conductores y gestores de infraestructuras.

No obstante, esta transformación hacia la movilidad inteligente no está exenta de desafíos. Requiere de responder a los nuevos modelos de movilidad, que deben diseñarse para satisfacer las necesidades cambiantes de personas y mercancías, y promover el uso de energías limpias y la construcción de infraestructuras conectadas y eficientes. En resumen, la movilidad inteligente no solo está transformando la forma en que nos desplazamos, sino que también está sentando las bases para un futuro urbano más habitable, sostenible e inclusivo. 

Pie de foto: La conectividad y explotación de datos serán claves para una movilidad eficiente.

Planeación del tráfico con algoritmos e IA

En el complejo entramado del transporte inteligente, los desarrollos en algoritmos y la inteligencia artificial (IA) juegan un papel indispensable en la optimización y el funcionamiento eficiente de los sistemas.

Los algoritmos modernos, alimentados por datos en tiempo real provenientes de multitud de fuentes, permiten una gestión dinámica del tráfico en las vías urbanas y rurales. Estos algoritmos pueden analizar patrones de movimiento, tendencias de congestión y eventos inesperados para anticipar y mitigar el impacto de los problemas de tráfico. Por ejemplo, sistemas de control de tráfico basados en algoritmos pueden ajustar los tiempos de los semáforos de manera inteligente, priorizando el flujo de vehículos en direcciones con mayor demanda en un momento dado. Además, los algoritmos de optimización de rutas pueden calcular y sugerir las trayectorias más eficientes para los conductores, teniendo en cuenta factores como el tiempo estimado de llegada, la distancia y la congestión del tráfico en tiempo real.

Por otro lado, la inteligencia artificial añade una capa de sofisticación adicional a estos sistemas. La capacidad de la IA para aprender de los datos históricos y en tiempo real significa que los sistemas de transporte pueden adaptarse y mejorar continuamente su desempeño. Por ejemplo, los algoritmos de IA pueden analizar patrones de comportamiento de los usuarios para prever la demanda futura de servicios de transporte público o compartir vehículos, permitiendo una asignación más eficiente de recursos. Además, la IA puede ser empleada en la detección y prevención de incidentes, como accidentes o averías de vehículos, mediante el análisis de datos de sensores y cámaras de vigilancia en las carreteras.

En resumen, los desarrollos en algoritmos y la inteligencia artificial son piedras angulares en la construcción de un ecosistema de transporte inteligente y eficiente. Estas tecnologías no solo mejoran la experiencia del usuario y la eficacia operativa, sino que también abren nuevas fronteras en la creación de soluciones de movilidad sostenibles y centradas en las necesidades de las personas. Su importancia radica en su capacidad para transformar datos aparentemente caóticos en información significativa y acciones concretas, allanando el camino hacia un futuro de transporte más inteligente, conectado y sostenible.

En este contexto, el centro tecnológico ITENE, financiado por el IVACE con fondos FEDER, está desarrollando el proyecto eMobConnect: Definición y desarrollo de nuevas tecnologías para la movilidad sostenible, conectada e inteligente y la digitalización en el transporte. Se trata de un proyecto en el que, durante 12 meses, se persigue el objetivo de articular una base de datos de transporte y movilidad, como punto de partida para el desarrollo de aplicaciones que permitan optimizar los propios sistemas de transporte y movilidad. Estas aplicaciones ayudarán a avanzar hacia sistemas de transporte inteligente y conectados.

El proyecto, actualmente en sus últimas fases, presenta un reto importante, ya que únicamente la propia adquisición y tratamiento de datos de distintas fuentes exige un fuerte trabajo de análisis y diseño para asegurar la calidad de estos datos, elemento crucial para poder más tarde construir aplicaciones ágiles y confiables, independientemente de la tecnología digital usada (IA, blockchain, BI, etc.)

Predicción confiable del tráfico para la optimización de rutas urbanas

En línea con los objetivos del proyecto eMobConnect, uno de los principales resultados obtenidos ha sido un modelo de predicción del tráfico para la ciudad de Valencia. Esta aplicación permitirá incluir datos de tráfico en procesos de planificación de transporte urbano como rutas de reparto, actuaciones de carga/descarga o incluso recorridos de eventos públicos.

La aplicación consiste en un modelo de aprendizaje automático, basado en datos históricos de intensidad de tráfico en distintas zonas de la ciudad de Valencia, cruzado con datos meteorológicos, calendario laboral, eventos o incidencias en la calzada. Este modelo permite conocer la intensidad de tráfico esperada en una determinada zona de Valencia en una fecha concreta y una hora determinada con una precisión superior al 90%. Para entrenar este modelo, se ha realizado un ejercicio importante de estandarización de las fuentes de datos y la transformación de estos para convertirlos en datos útiles.

Esta información puede ser muy valiosa para distintas empresas. Por ejemplo, las empresas de reparto de última milla tienen graves problemas con la estimación de tiempos de llegada a los puntos de entrega debido, entre otros factores, a los flujos de tráfico. Con esta herramienta pueden incluir la variable tráfico esperado en sus planificaciones, de forma que puedan reorganizar sus rutas y evitar transitar las distintas zonas en sus horas de máxima congestión.

Esta herramienta es sólo un ejemplo de las posibilidades tecnológicas que existen para avanzar hacia una movilidad eficiente y sostenible. Sin embargo, será vital poner de relevancia la seguridad e interoperabilidad de los datos para garantizar que toda la sociedad se beneficie de ello.