Algoritmos inteligentes para transformar la movilidad compartida en las ciudades
La investigación apuesta por mejorar, con la tecnología, la toma de decisiones, de forma que se ahorre energía y tiempo, y se incremente la seguridad
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 Politècnica de València (UPV), y en concreto, personal investigador de su campus de Alcoy, participa en OptimalSharing@SmartCities, un nuevo proyecto que tiene como objetivo proporcionar soluciones eficientes para las prácticas del transporte compartido, 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. El proyecto está liderado por la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y toma como ejemplo Barcelona, si bien puede aplicarse a cualquier ciudad que ofrece servicios de vehículos compartidos.
«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 grandes ciudades, como Barcelona o València, pero también en municipios de menor tamaño», 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.
Junto a la UOC y la UPV, la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) 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».
De Barcelona a València o Alcoy
El equipo de la UPV del consorcio, liderado por la profesora Elena Pérez Bernabeu, del Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad, fomentará que los resultados obtenidos en el proyecto para la ciudad de Barcelona se puedan poner en práctica en ciudades como València o Alcoy. Este grupo de investigadores se encargará de definir los indicadores clave para el desarrollo de los algoritmos de optimización y que también se emplearán posteriormente en la evaluación de los pilotos de simulación.
“Se pretende realizar una evaluación completa de los conceptos de carsharing –uso temporal de vehículos compartidos– y ridesharing –consiste en compartir viajes o rutas cortas en un mismo vehículo– y de los algoritmos de optimización ágiles que desarrollará el consorcio para poder conocer cuál es el impacto esperado a todos los niveles, entre otras cuestiones”, apunta Elena Pérez Bernabeu.
Identificar patrones de movilidad a partir del Open Data BCN
Ciudades como Barcelona o Valencia producen 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 la ciudad. «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 o el ridesharing. 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.
