El acelerón de la IA abre nuevas vías a la gestión inteligente de la movilidad urbana

En este universo de gestión de transporte público y privado, de sistemas de transporte inteligente (ITS por sus siglas en inglés), IBM ha anunciado recientemente la aplicación en Madrid, junto a la empresa de consultoría tecnológica Virtual Desk, de la IA generativa en la EMT (Empresa Municipal de Transportes), para mejorar la movilidad urbana y elevar la experiencia del usuario, en un marco seguro y escalable (el día con mayor demanda de 2024 fue el 14 de mayo, con 1.804.271 viajeros). Un desempeño tecnológico para gestionar una flota de 2.100 autobuses y el sistema de bicicletas públicas Bicimad, que mueve a más de 454 millones de viajeros al año, con 227 líneas de autobuses (más de 4.000 km.)

El 'partner' de IBM especializado en soluciones de transformación digital ha desarrollado esta aplicación para transformar la forma en que se gestionan las consultas y solicitudes de los clientes, con una primera fase basada en watsonx, la plataforma empresarial de Datos e IA de IBM. La nueva aplicación clasifica automáticamente las consultas, reconociendo su relación con las estaciones de Bicimad o las líneas de autobuses, y propone una respuesta estándar para los agentes de EMT. Virtual Desk es, además, la compañía responsable de la construcción del sistema de información de la Tarjeta de Transporte Público de la Comunidad de Madrid (TTP), que gestiona diariamente más de 7 millones de viajes.

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Á. García

El ayuntamiento ha obtenido 510.000 horas de vídeo, con datos de gran utilidad que permiten mejorar la convivencia de las diferentes formas de movilidad en la capital

Virtual Desk cuenta con productos como Ai4Transportation, basado en tecnologías Big Data y AI que ofrece integración y gestión de datos; analítica avanzada; disponibilidad y visualización de datos; un entorno para la construcción de nuevas aplicaciones analíticas; optimización de procesos, seguridad y gobierno de datos. Toda una 'suite' de soluciones para trabajar sobre la predicción de demanda, generación de matrices de 'origen destino' multimodales, identificación de patrones de uso del transporte, etc., en escenarios urbanos en los que compañías como Amazon también han invertido en soluciones de IA para optimizar procesos en este sentido a través del Amazon Operations Innovation Lab.

«La implementación de IA en la EMT de Madrid (señala Fernando Suárez, director de software de IBM) demuestra cómo las ciudades pueden abordar estos desafíos con soluciones tecnológicas avanzadas. No sólo agiliza la gestión de consultas, sino que permite a las ciudades utilizar sus recursos de forma más eficiente y es una solución que puede aplicarse a otras ciudades que busquen optimizar sus sistemas de transporte, afrontar retos urbanos con un enfoque innovador y ofrecer un mejor servicio a sus ciudadanos».

Estas soluciones se añaden a las iniciativas puestas en marcha por el Ayuntamiento de Madrid (Área de Urbanismo, Medio Ambiente y Movilidad), que gestiona el tráfico en tiempo real a través de 56 cámaras con IA, con un bagaje adicional de analizar en los últimos dos años y medio los datos contenidos en 510.000 horas de vídeo captadas desde las diferentes estaciones de medición.

Estas cámaras están instaladas en ejes clave para la movilidad de la ciudad como las calles de Alcalá, Princesa, Camino de los Vinateros, Arcentales, Joaquín Costa o Plaza de España. A ello se une la medición del tráfico peatonal: la Gran Vía batió su récord de aforo registrado en los fines de semana del 'Black Friday' y el puente de la Constitución: durante esos seis días (29 y 30 de noviembre y 1, 6, 7 y 8 de diciembre), y caminaron por ella cerca de 1,4 millones de personas. Medidas a las que se unen la emprendidas por Metro Madrid para automatizar y hacer más eficientes sus desplazamientos ante una enorme demanda de viajeros.

Este proceso de coordinación, de convivencia entre vehículos, semáforos y peatones es ya habitual en otras ciudades españolas como Barcelona, Sevilla, Valencia, Bilbao o Málaga. Y en urbes como San Francisco, donde se utilizan sensores para ajustar los semáforos según las condiciones del tráfico en tiempo real, o Viena, con soluciones como la de Kapsch TrafficCom para optimizar el flujo de vehículos. En el caso de ciudades nórdicas, como Estocolmo o Copenhague, se tiene en cuenta el gran número de ciclistas, por lo que hay una especial 'vigilancia' tecnológica en los carriles bici.

Desde Indra destacan sus avances en aplicaciones de IA, 5G, Big Data y 'gemelos digitales' «con el objetivo (apuntan desde la compañía) de entender los patrones de movilidad en el transporte público a través del procesamiento de datos en tiempo real para proporcionar alternativas, información de los servicios o posibles incidencias, o integrar todas las opciones de transporte sostenible a disposición del usuario».

Con ejemplos como la obtención de uno de los mayores contratos de 'ticketing' del mundo para modernizar el sistema de billetaje del transporte público de Irlanda, ofreciendo a los viajeros en la misma plataforma para el pago desde las alertas de tráfico, los autobuses, hasta la información sobre cargadores de vehículos eléctricos. Y casos de uso como su sistema de detección de ocupantes (Davao) con IA y 'deep learning' «para un control inteligente y más eficiente de acceso a las ciudades para implementar políticas de movilidad más justas y sostenibles, contribuyendo al uso del transporte público»: detecta automáticamente el número de personas que viajan en un coche y hace posible calcular las emisiones por pasajero para 'premiar' a aquellos vehículos de menor tasa de emisiones por ocupante.

En el ámbito de las startups que ya contribuyen a este despliegue tecnológico, Ibon Arechalde, CEO y cofundador de Asimob, destaca cómo su trabajo se centra en el objetivo Visión Cero establecido por la Comisión Europea: «Nuestro propósito es mejorar la Seguridad Vial con un uso ético de la tecnología, la generación de empleo local de calidad y el desarrollo de soluciones con impacto real en todo el mundo».

Su modelo de IA y aplicaciones de software se aplica también en contextos urbanos: «Uno de los grandes retos es reducir los accidentes de tráfico en zonas urbanas. La adopción de nuevos transportes, vulnerables, como los patinetes o las bicicletas eléctricas, genera nuevas situaciones de peligro, al convivir esos vehículos vulnerables con otros mucho más pesados y con peatones, también vulnerables. De hecho, la reducción de la velocidad a 30 km/h en ciudades no ha logrado que estos accidentes desaparezcan».

Su 'Inspector Autónomo Urbano' tiene el triple objetivo de mejorar la eficiencia del mantenimiento de las calles y carreteras, mejorar la Seguridad Vial y facilitar la adopción de vehículos autónomos. «Basado en visión artificial y sensórica (señala Arechalde), permite inventariar y analizar desde cualquier vehículo el estado de todos los elementos que componen las calles y las carreteras por las que ese vehículo transita. De esta forma, los responsables de la infraestructura reciben información de todos los defectos que se encuentran en la señalización de tráfico, las marcas viales, las barreras de protección, la iluminación o el estado del pavimento». Una solución que permite combinar esta información con los datos geométricos de la infraestructura para detectar puntos de riesgo, antes de que se conviertan en 'puntos negros'.

En cuanto a la investigación en marcha, instituciones como Imdea Networks, entidad dependiente de la Comunidad de Madrid, cuenta con diversos proyectos, varios de ellos con fondos europeos, con especial foco en las 'autopistas digitales' del 5G y el venidero 6G. «Los proyectos Daemon (2020-2024), financiados por la UE, y su continuación Origami (2024-2026) investigan (destaca el investigador Marco Fiore), la próxima generación de redes móviles 6G, centrándose en la gestión automatizada de estas futuras infraestructuras de comunicación. En concreto, los proyectos desarrollan nuevas arquitecturas de red y modelos de IA originales que promueven la integración nativa de esta IA en los sistemas 6G y permiten que se autogestionen con una intervención humana mínima». Soporte para clases de servicio muy diversas y latencia cercana a cero «parte de un sistema (añade Fiore) con un 100% de fiabilidad y disponibilidad, conectividad ubicua y alta sostenibilidad, con un bajo impacto energético».

La Dirección General de Tráfico (DGT), aunque se centra en el tráfico interurbano, comparte transferencia tecnológica con ayuntamientos, diputaciones y CC.AA. Así sucede desde DGT 3.0, la plataforma de vehículo conectado que facilita la interconexión de todos los actores del ecosistema de la movilidad (fabricantes de vehículos, proveedores de servicios de navegación, aplicaciones de movilidad, ayuntamientos, plataformas de transportes público, sistemas de gestión de flotas etc.), «para ofrecer en todo momento información de tráfico en tiempo real a los usuarios de la vía para tender a una movilidad más segura e inteligente». Un cometido para el que cuenta con 232 cámaras con IA para vigilar la circulación, hacer más eficiente el tráfico y reducir en lo posible los accidentes.