Inteligencia artificial contra el atasco de todas las mañanas

La movilidad es uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan las ciudades en su afán por transformarse en inteligentes gracias a la tecnología. La seguridad de las infraestructuras, la sostenibilidad y la eficiencia de los sistemas de transporte son los primeros factores que las metrópolis deben tener en cuenta en su proceso de transformación digital.

El reto que supone el último de estos puntos tiene que ver con la gestión del tráfico en función del volumen de vehículos y las necesidades de cada momento del día. Los esfuerzos para afrontarlo se encuentran centrados en la implantación de una red de semáforos autónomos, el desarrollo de vehículos sin conductor y la mejora de los sistemas de información al pasajero.

• La gestión coordinada y eficiente de las ciudades

Los usuarios de transporte público en grandes urbes estamos familiarizados con los autobuses que prestan un servicio alternativo al de una línea de metro cortada. Los madrileños que utilizaban habitualmente la línea 8 saben perfectamente a lo que me refiero. Pero estos medios supletorios se dan en contadas ocasiones, cuando el corte de tráfico se planifica de antemano. ¿Qué pasaría si metro y autobús pudieran actuar de una manera coordinada ante una avería imprevista?

“Mastria ha sido diseñado para cubrir las necesidades de coordinación de los diferentes sistemas de transporte en las ciudades”, explica Alexis Chavelas, director de movilidad digital en Alstom. Esta empresa ha desarrollado un optimizador de tráfico multimodal o, lo que es lo mismo, un software inteligente que reúne información de trenes, tranvías, autobuses y sistemas de bicicletas compartidas, la analiza y propone soluciones eficientes de adaptación y reorganización urbana en tiempo real.

Si se produce un corte en una línea de metro, el centro de operaciones de Mastria se entera al momento y puede aumentar la frecuencia de autobuses en estas zonas hasta que los trenes vuelvan a circular.

El sistema también recibe información del exterior y es capaz de aprender de los datos que recoge y predecir futuras necesidades. Por ejemplo, si el servicio meteorológico prevé lluvia dentro de una semana, Mastria sabe (por los datos que ha obtenido durante otros días lluviosos) que la gente es más reacia a conducir en estas situaciones y sus algoritmos preparan un plan de crisis incrementando el número de trenes y autobuses para esta fecha.

Alstom ha presentado su sistema en Madrid y Barcelona y, aunque aseguran que el proyecto ha sido bien recibido, los responsables municipales de ambas ciudades no han aprobado su implementación.

• Semáforos que se regulan en función del tráfico

La monitorización multimodal es una solución de optimización ideal para el transporte público, pero en una ciudad circulan más que trenes y autobuses. Las congestiones de tráfico de todo tipo de vehículos pueden verse reducidas gracias a una buena gestión de los semáforos, variando su frecuencia y sincronizándolos para conseguir una red de movilidad más fluida. Y si añadimos a la ecuación sistemas de inteligencia artificial que puedan hacerlo por sí mismos, obtenemos un cóctel de circulación casi perfecto.

El programa de investigación europeo Local4Global, finalizado a comienzos de este año, instaló una serie de dispositivos inteligentes en varios semáforos en Múnich. Los dispositivos deciden la duración de los ciclos de luz verde según los flujos de tráfico. A través de algoritmos, son capaces de intuir factores como el número de vehículos que se han aproximado al semáforo, cuánto tardan en ponerse en marcha o cómo está la circulación en otros cruces. En base a esta información, el semáforo puede ponerse en verde antes de tiempo si las condiciones del tráfico lo permiten.

Los tiempos de espera pueden oscilar entre los 45 segundos y los dos minutos gracias a este tipo de sistemas, según el Instituto de Telemática del Tráfico de la Universidad Técnica de Dresde (Alemania), y sus resultados son bastante notables. Una solución similar a la de Local4Global implantada en Nueva Jersey hace cinco años ha mejorado las condiciones de circulación y reducido los atascos un 25%.

Una de las iniciativas más recientes y curiosas en materia de señalización inteligente tiene lugar en Róterdam, donde el ayuntamiento ha instalado dispositivos térmicos en semáforos para bicicletas que les ceden el paso cuando detectan que hay muchas esperando y no interfiere con el resto del tráfico.

• ¡No hay nadie conduciendo este autobús!

Transporte público autónomo: el apartado de este artículo que suena más futurista, pero también al que más le queda por explorar. Con la implantación de los primeros proyectos piloto en Lyon y Helsinki hace apenas medio año, ya se han sumado a esta moda ciudades como París, Dubai, Perth (Australia) o más recientemente Londres.

Se trata de minibuses que pueden transportar una media de 15 pasajeros y funcionan mediante cámaras y sensores que les dan la capacidad de reducir su velocidad y detenerse si detectan un obstáculo en su ruta programada. Estos vehículos apenas alcanzan los 20 kilómetros por hora, pero sus fabricantes avalan su seguridad en zonas peatonales.

Aunque nada lleve a concluir que estos ‘bólidos’ sean capaces de descongestionar las carreteras, hay empresas como Oxbotica, la responsable de los vehículos londinenses, que están trabajando en proyectos interesantes que dan pistas sobre cuál puede ser el siguiente paso. Esta compañía desarrolla Cesium, un software basado en la nube que coordina su flota de autobuses y permite que intercambien información sin intervención humana para poder optimizar rutas y conocer el estado del tráfico en otros puntos de la ciudad.

• Sistemas inteligentes para pasajeros inteligentes

Facilitar nuevos modelos de transporte y optimizar los ya existentes puede reducir los embotellamientos y redirigir el tráfico de una manera eficiente, pero cuanto antes conozca el ciudadano el estado del tráfico, antes podrá tomar las decisiones pertinentes para no meterse en un atasco y llegar antes a su destino. Google Maps es una solución decente a día de hoy, qué duda cabe, pero la información que recopilan los servicios de transporte público sería de mayor utilidad si se presentara en el momento y de forma ordenada al usuario.

Esto es lo que pretende ofrecer Alstom. La empresa francesa ha aprovechado el flujo de información de Mastria para desarrollar OrbanMap, un mapa que permite visualizar el estado del transporte en la ciudad en tiempo real, pensado para proyectarse en unas pantallas en los andenes del metro. Con esta información, el usuario puede decidir evitar hacer un transbordo a un autobús si el tráfico no es fluido en un momento determinado.

“Conceptualmente es sencillo, pero técnicamente nos exige mucho. Tenemos que manejar mucha información y servirla en tiempo real”, comenta Ignacio Rodríguez, director de sistemas de Alstom en España. “Si el software tarda dos minutos en darme una vía alternativa, llega tarde: ya he cogido el tren”. La evolución lógica de este sistema parece terminar en una aplicación móvil, para que definamos el mejor recorrido antes de salir de casa, pero todavía queda camino por recorrer.

Compartir información para producir más ingresos

La innovación en el transporte está en riesgo porque los datos no están siendo compartidos en el sector, según un informe de Transport Systems Catapult y Deloitte. El miedo ante la falta de seguridad cibernética, la falta de conocimientos en materia de datos y la tradición de la separación de modelos de movilidad urbana están restringiendo el libre flujo de información, impidiendo que las ciudades desarrollen todo el potencial de su red de transporte. Según este informe, la superación de estas barreras podría suponer beneficios de más de 15 mil millones de euros en los próximos siete años solo en Reino Unido.