Algoritmos inteligentes para transformar la movilidad compartida de Barcelona

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Un nuevo proyecto liderado por la UOC analizará los desplazamientos de la ciudadanía para diseñar soluciones de transporte compartido más eficientes y sostenibles

Algoritmos inteligentes para transformar la movilidad compartida de Barcelona

La investigación apuesta por mejorar, con la tecnología, la toma de decisiones en los desplazamientos, de forma que se ahorre energía y tiempo, y se mejore la seguridad

El proyecto aprovechará la gran cantidad de datos que vehículos y dispositivos de la ciudad producen en tiempo real

Conseguir que el transporte urbano y los desplazamientos de la ciudadanía sean más eficientes y sostenibles es uno de los desafíos políticos y tecnológicos de las ciudades del futuro. En los últimos tiempos, se han desarrollado nuevos servicios de transporte innovadores, como los vehículos compartidos, que tratan de responder a estas demandas, pero que también presentan retos operativos complejos: desde decidir cuántos aparcamientos son necesarios para estas flotas de vehículos hasta calcular la ruta más adecuada según el estado del tráfico. La Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha puesto en marcha OptimalSharing@SmartCities, un nuevo proyecto que tiene como objetivo proporcionar soluciones eficientes para las prácticas del transporte compartido en Barcelona, mediante el diseño de una nueva familia de algoritmos inteligentes de "optimización ágil", capaces de procesar rápidamente grandes cantidades de datos para apoyar la toma de decisiones en tiempo real.

"Con una toma de decisiones más eficiente, se podría ahorrar tiempo a los ciudadanos, reducir el consumo de energía y aumentar la seguridad y el bienestar social de los habitantes de una gran ciudad como Barcelona", explica el catedrático Ángel A. Juan, coordinador del proyecto e investigador líder del grupo Internet Computing & Systems Optimization (ICSO), del Internet Interdisciplinary Institute (IN3) y profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. 

La Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), la Universitat Politècnica de València (UPV) y la empresa Spindox Labs, del grupo italiano Spindox, también participan en este proyecto, que está financiado por el Ayuntamiento de Barcelona y la Fundación "la Caixa".

Identificar patrones de movilidad a partir del Open Data BCN 

Una ciudad como Barcelona produce una gran cantidad de información en tiempo real a través de sensores, cámaras y otros dispositivos electrónicos ubicados en vehículos e infraestructuras, que están conectados vía internet gracias a la tecnología del internet de las cosas (internet of things). El nuevo proyecto partirá del análisis de este tipo de información, que está recogida por la iniciativa Open Data BCN, el servicio de datos abiertos del Ayuntamiento de Barcelona. "El primer paso será analizar todos los datos disponibles sobre la movilidad de los ciudadanos, utilizando algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones de movilidad y demandas de los ciudadanos", explica Ángel A. Juan. 

Reoptimización continua y en tiempo real

A partir de estos datos, el objetivo del proyecto será desarrollar algoritmos capaces de optimizar en tiempo real prácticas de transporte compartido, como, por ejemplo, el carsharing, el uso temporal de vehículos compartidos o el ridesharing, que consiste en compartir viajes o rutas cortas en un mismo vehículo. Ante este reto, el grupo ICSO, en colaboración con otros investigadores nacionales e internacionales, ha desarrollado los algoritmos de optimización ágil.

"Coordinar los flujos de tráfico de tantos vehículos en un sistema tan dinámico como es una ciudad inteligente (smart city), donde las condiciones de tráfico o ambientales cambian continuamente, es un proceso altamente complejo, ya que las decisiones han de ser eficientes y rápidas a la vez, por lo que no es posible utilizar métodos tradicionales o que requieran un tiempo de computación alto. Aquí es donde los algoritmos ágiles desempeñan un papel determinante, ya que permiten la reoptimización continua y en tiempo real de estos sistemas dinámicos", destaca el coordinador de OptimalSharing@SmartCities.

Un simulador del tráfico de Barcelona

Para poder validar los resultados de los conceptos y algoritmos desarrollados durante el proyecto, los investigadores crearán una plataforma de simulación de tráfico lo "más realista posible" que tomará la ciudad de Barcelona como modelo de pruebas. "La plataforma proporcionará información a los responsables de la formulación de políticas, los socios industriales y las partes interesadas sobre cómo coordinar las operaciones de carsharing y ridesharing en la ciudad, considerando dimensiones económicas, de sostenibilidad ambiental y social", resume el investigador.

El desarrollo del simulador estará liderado por Spindox Labs, una empresa con muchos años de experiencia en la transferencia de conocimientos de alta tecnología a aplicaciones de la vida real, una muestra de la apuesta del proyecto por la colaboración entre universidad y empresa. "Estamos muy agradecidos por haber sido invitados a participar en este proyecto. Spindox tiene una fuerte vocación hacia la investigación aplicada, y la colaboración con la UOC, que ya se ha materializado en otros ámbitos, nos brinda una excelente oportunidad de aplicar los resultados de nuestro trabajo en una ciudad grande y compleja como Barcelona", destaca Paolo Marone, country manager de Spindox España.

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