La digitalización del transporte público avanza a gran velocidad.

La digitalización del transporte público avanza a gran velocidad.

La tribuna

Próxima parada inteligencia artificial en el transporte

Se prevé un aumento espectacular de los casos de uso de esta disruptiva tecnología. 

7 febrero, 2022 03:12

Tras el parón por las fiestas y comenzado ya el nuevo año, toca seguir hablando del sector del transporte y de los nuevos retos que tenemos por delante. Me vais a permitir que haga referencia al momento actual que estamos viviendo. De nuevo, la pandemia nos vuelve a demostrar lo sensible que son los datos de demanda a la evolución de la misma.

Es impactante ver como las primeras noticias que aparecen en los telediarios en los que nos cuentan el avance o aumento de la incidencia por la nueva variante Ómicron, afecta a la demanda del uso del transporte público de una forma inmediata. El análisis de estos datos lo dejo para otra columna, pero de nuevo se pone en evidencia la importancia que tiene el tratamiento de la información, de los datos que se generan en el transporte en tiempo real. Y es aquí donde engancho para seguir contando cómo las nuevas tecnologías nos ayudan a esto. Vamos a empezar el año hablando de cosas positivas y de futuro.

Hace un mes, os contaba casos de éxito de Big Data aplicados al sector del transporte. Convertíamos en tangible muchos conceptos que ahora escuchamos en todos los sitios. Hoy quiero centrarme en contaros casos similares de éxito aplicando la Inteligencia Artificial (IA), que me parece que puede resultar una herramienta más complicada de entender. Y eso que hay miles de proyectos de IA que nos rodean y a los que no echamos cuenta.

Pero como siempre, vamos a comenzar por el principio. ¿Qué es la IA?

Fue en 1956, cuando el profesor universitario John McCarthy, acuño este concepto y lo definió como "la ciencia y la ingeniería de crear máquinas inteligentes”. ¿Y cómo de inteligentes son?, pues son aquellas máquinas o programas informáticos, que son capaces de analizar grandes cantidades de datos, aquí volvemos a encontrarnos con el Big Data, y tomar decisiones. Así que son capaces de generar acciones a partir de un análisis exhaustivo de los datos. Las máquinas piensan ellas mismas. Es increíble, ¿verdad?

McCarthy investigó las posibilidades de que una máquina tuviera el mayor grado de humanidad posible: el poder de decidir si se quiere hacer algo. "¿Podrá un ordenador decir algún día: puedo, pero no quiero?", se preguntó en 1999. Hoy creo que estamos todavía lejos de esto. Se ha avanzado muchísimo, porque la capacidad de procesamiento de información ha crecido exponencialmente. Hemos visto como se ha avanzado en el desarrollo de sistemas de computación capaz de realizar tareas que normalmente requerían de la inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas. Ahora se recopilan enormes cantidades de información (imágenes, voz, vídeo, ubicación, información de sensores…) a través de procesos de IoT y los algoritmos han avanzado de manera considerable mediante el desarrollo de un aprendizaje profundo basado en redes neuronales.

Pero el tratamiento de toda esta información y cómo los algoritmos toman determinadas decisiones, abren de nuevo un montón de preguntas: éticas y regulatorias, que hemos de abordar lo antes posible.

En la página del Parlamento Europeo encontramos la siguiente definición: “la inteligencia artificial es la habilidad de una máquina de presentar las mismas capacidades que los seres humanos, como el razonamiento, el aprendizaje, la creatividad y la capacidad de planear”. 

También nos da la siguiente información: el 61% de los europeos está a favor de la IA y de los robots, pero el 88 % cree que necesitan un cuidado particular, por lo que más que nunca es necesario trabajar en políticas regulatorias y éticas como decía. Pero lo cierto, es que toda la industria del transporte, nuestra industria, desde los fabricantes de coches, el ferrocarril, los metros y otros, están empezando a implementar soluciones basadas en IA.

Y como creo de nuevo que la mejor forma de visualizar como la IA está implementada en nuestro sector, es mediante casos prácticos, vamos a poner algunos ejemplos que creo que son muy ilustrativos. En China nos encontramos con el Smart Panda que está operando en varias ciudades, llevando a cientos de pasajeros cada día por sí mismo. Aunque se trata de un autobús con conductor, a pocos metros de llegar a una estación, se activa el modo de autoconducción. La tecnología toma el control del bus que, aunque a un ritmo más lento de lo normal, frena en los semáforos y acaba aparcando en su parada. Algo parecido hemos visto en la Universidad Autónoma de Madrid, con el primer autobús autónomo que puso en marcha Alsa junto con el CRTM.

El desarrollo de la IA está muy centrado en el desarrollo del vehículo autónomo. Como paso previo, las compañías trabajan en diferentes proyectos relacionados con el Big Data, la movilidad conectada e inteligente y están creando diversas apps asociadas a ello. Según un informe de Microsoft en 2030, el 15% de los nuevos vehículos ya serán autónomos. Pero lo que me parece más importante, es que la capacidad de procesamiento de los millones y millones de datos que generan los distintos sensores del vehículo, permitirán implementar procesos de mantenimiento predictivo, y con ello, permitirán aumentar la seguridad del viaje. En definitiva, un coche inteligente. 

La IA no es una ciencia lejana sino que se cuela ya en nuestro día a día para mejorar aspectos tan cotidianos como los trayectos en metro. Metro de Madrid, junto con Accenture han desarrollado e implementado un sistema de ventilación autodidacta basado en IA que minimiza los costes de energía y las emisiones, a la vez que asegura una alta calidad del aire en las estaciones y el confort de los viajeros. El sistema se encuentra operativo. Es lo que llamamos el Gestor Inteligente de Ventilación (GIV)
Este sistema basado en IA ha permitido que Metro de Madrid reduzca su consumo de energía por ventilación un 25% y 1.800 toneladas anuales de sus emisiones de CO2.

El sistema utiliza un algoritmo de optimización capaz de analizar grandes cantidades de datos para obtener todas las combinaciones posibles en cuanto a temperatura del aire, arquitectura de la estación, frecuencia de trenes, carga de pasajeros y precio de la electricidad a lo largo del día. El algoritmo utiliza datos tanto históricos como simulados, y tiene en cuenta la temperatura externa y la del subsuelo durante las siguientes 72 horas.

El sistema también incluye un motor de simulación y un módulo de mantenimiento que permite, entre otras cosas, detectar los fallos de operación de los ventiladores. De esta manera, Metro de Madrid puede monitorizar y gestionar fácilmente el consumo de energía, identificar y responder a las deficiencias del sistema y llevar a cabo de manera proactiva el mantenimiento de los equipos.

En América Latina y el Caribe, el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) viene apoyando la utilización de IA en proyectos, como parte de su estrategia para promover la innovación y desarrollo en el transporte. En El Salvador se está utilizando un sistema de prevención de colisiones para vehículos grandes y autobuses basado en sensores de visión e inteligencia artificial, denominado “Mobileye”, el cual envía a los conductores alertas sobre la aproximación inminente de vehículos, peatones o cualquier otro elemento, monitoreando constantemente el camino delante del autobús.
La capacidad de predicción de la IA también es muy beneficiosa para los sistemas de gestión del tráfico, ya que son capaces de reconocer las condiciones físicas y ambientales que pueden provocar o ser el resultado de una mayor afluencia y congestión del tráfico.

Como ejemplo, en la India, Siemens está probando un prototipo de sistema de control que utiliza la IA en todos los semáforos, para poner fin a los atascos. Ahora echemos la vista atrás. Quizás nos sorprenda que las primeras aplicaciones de la IA dentro del transporte fueron, de hecho, los sistemas de piloto automático utilizados en casi todos los aviones comerciales en servicio. Así que estas nuevas tecnologías están con nosotros desde hace muchos años. Es ahora cuando cogen impulso y cuando el campo de aplicación es inmenso.

La IA se están convirtiendo en algo más que una tecnología futurista. Forma parte de nuestra vida cotidiana y la utilizamos cada día sin darnos cuenta. Podemos encontrar IA en nuestras aplicaciones móviles o en internet, o en el reconocimiento de voz, en los traductores, en las redes sociales, etc. Hace unos días tuve la oportunidad de conocer una empresa que ha desarrollado un software de análisis de emociones y que se está centrando en la industria del entretenimiento. Increíble y apasionante, ¿verdad?

La industria del transporte ya lleva un tiempo utilizando la IA, en el piloto automático de los aviones o en las aplicaciones para smartphones que pueden predecir los atascos. Pero ahora es probable que veamos un aumento espectacular de los casos de uso de la IA dentro del transporte.

El que nuestro sector, el sector del transporte, esté en permanente evolución es algo absolutamente emocionante. Hay que subirse al tren de la digitalización. Es imparable y yo, desde luego, no me lo quiero perder.

Silvia Roldán Fernández. Consejera Delegada de Metro de Madrid

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