Anticipar patrones de tráfico o reorganizar el transporte público: la IA toma el control de las ciudades del futuro

Inteligencia artificial, big data o sensores urbanos, la movilidad urbana está siendo testigo de una de sus mayores transformaciones y, como no podría ser de otra manera, este impacto ha sido fruto de los últimos avances tecnológicos.

Estos tres pilares se han convertido en el "eje central de la nueva movilidad". O, por lo menos, así lo describe Javier Goikoetxea, CEO de Next Mobility, una empresa española especializada en desarrollar soluciones inteligentes y conectadas para la gestión de flotas y la movilidad de datos.

"La IA permite anticipar patrones de tráfico, el big data transforma millones de datos de los conductores y los vehículos en decisiones útiles y los sensores proporcionan información precisa en tiempo real sobre flujos, ocupación, emisiones o incidencias", explica el experto.

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Estos tres elementos, dice, son los responsables de "gestionar la ciudad, no desde la intuición, sino desde el conocimiento". Y, al mismo tiempo, indica, permite "pasar a un modelo predictivo, que es la meta final".

Movilidad predictiva

"Cambiar de lo reactivo a lo predictivo significa que la ciudad deja de intervenir cuando el problema ya ha ocurrido y empieza a actuar antes de que suceda", asegura Goikoetxea.

Para él, la clave de este cambio está en que se desarrollaría un sistema en el que se podrían "anticipar las congestiones, ajustar las rutas, reorganizar frecuencias y optimizar el uso del espacio público".

Es decir, habría reducción de atascos, disminución de emisiones, mayor seguridad y un uso más eficiente de los recursos municipales. Lo que, para las personas, explica el portavoz de Next Mobility, supondría "una mejora en su calidad de vida". Pues se dedicaría menos tiempo al volante, habría más facilidad para aparcar e incrementaría —en positivo— la calidad del aire.

Transporte sin conductor con sistema de IA que detecta elementos de tráfico. gremlin Cedida

Y aunque conseguir este objetivo es posible, no es una tarea tan simple. Ejemplo de ello son los semáforos adaptativos basados en inteligencia artificial, que podrían reducir hasta un 20% los tiempos de espera y las emisiones. ¿El secreto? Una lectura continua del entorno.

"Reciben datos en tiempo real de cámaras, sensores o dispositivos móviles y ajustan sus ciclos según la demanda real de cada cruce", señala Goikoetxea.

De este modo, sigue el experto, "la IA identifica patrones de congestión y prioriza los flujos más saturados, evitando paradas innecesarias y reduciendo el tiempo al ralentí, que es uno de los momentos de mayor emisión contaminante".

Otro caso es el del transporte público capaz de ajustar rutas y frecuencias en tiempo real de acuerdo a la demanda, lo que sería posible gracias a la combinación de datos de aforos, históricos de uso, tráfico y condiciones externas.

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Así, comenta Goikoetxea, se consigue recalcular frecuencias, modificar recorridos o añadir vehículos donde haga falta. "Es un transporte vivo, que se adapta a la ciudad minuto a minuto, dejando atrás la rigidez del horario y ofreciendo una experiencia más eficiente, rápida y equitativa", afirma.

Tecnología como aliado

España cuenta con más de 36 millones de vehículos y una de las tasas de motorización más altas de Europa. Pero, en ese sentido, la tecnología puede ser un gran aliado para ayudar a reducir la dependencia del coche privado.

Lo hace ofreciendo alternativas competitivas como "las plataformas multimodales, la planificación inteligente de rutas o la información en tiempo real y los servicios de demanda".

Y es que, si lo que se busca es un cambio de comportamiento del ciudadano respecto a la elección sostenible, Goikoetxea tiene claro que la clave no está en prohibir, sino en "hacer más atractivas, eficientes y accesibles las opciones colectivas".

Al mismo tiempo, asegura que podemos reducir emisiones hoy sin esperar a renovar el parque automovilístico. Porque, tal y como indica, "la digitalización es, ahora mismo, el mayor motor de descarbonización inmediata".

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Sin embargo, en esa línea, dice, existe un gran reto: la interoperabilidad, que los sistemas se entiendan entre sí. A esto se suma "la protección de datos, la necesidad de inversión sostenida, la capacitación técnica y la resistencia al cambio". Aunque el principal problema es "la burocracia y el marco legal para impulsar estas tecnologías y su puesta en marcha real".

Por ese motivo, Goikoetxea subraya que "la sostenibilidad no depende solo de cambiar vehículos, sino de cambiar decisiones". Pues, continúa, "la tecnología no es un fin, sino una herramienta que permite anticipar, integrar, optimizar y hacer más humana la movilidad".

De ahí que haga hincapié en que "las ciudades que quieran cubrir los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) deberán apoyarse en la inteligencia artificial para gestionar mejor el tiempo, el aire y el espacio de quienes las habitan".