Predecir es prevenir y más si hablamos de las medidas de prevención que se han activado para frenar la propagación de la Covid-19, como la de mantener la distancia social para garantizar la seguridad en los espacios públicos, como pueden ser los medios de transportes compartidos. Y a la inteligencia artificial es una de las tecnologías que se están implementado para conseguirlo, como la desarrollada por Alstom para gestionar los flujos de pasajeros en trenes y estaciones.

Se trata de Mastria, una tecnología desarrollada cien por cien en España, en el Madrid Mobility Lab de la multinacional en nuestro país. Esta solución cuenta con nuevas funcionalidades para gestionar estos flujos de personas, con el fin de asegurar el mantenimiento de la distancia de seguridad en trenes y estaciones.  

Álvaro Urech, director de Innovación de Alstom España, subraya, "precisamente, la capacidad de predecir y de analizar millones de datos en tiempo real", porque esto es lo que hace de esta herramienta "un gran aliado para los operadores en los tiempos actuales". Así, incide en que Mastria permite anticipar los flujos de pasajeros y adaptar la oferta a la demanda real o esperada. "Todos los expertos coinciden en que el transporte público continuará siendo prioritario para la movilidad urbana. La inteligencia artificial será sin duda el mejor compañero de viaje en esta nueva movilidad". 

Gracias al empleo de big data y machine learning, los operadores y las instituciones públicas pueden anticipar, controlar y gestionar en tiempo real la densidad de pasajeros. De este modo, con Mastria pueden adaptar las acciones operativas en tiempo real: desde la frecuencia, la capacidad y el número de trenes necesarios, hasta el acceso a las estaciones, etc… Esta funcionalidad puede ser especialmente útil en periodos de variación de la demanda, como las horas punta, la celebración de eventos o las franjas con restricciones de movilidad, entre otras.

En concreto, la solución propuesta por los equipos de Alstom España, y que se están implementado en Paris, Florencia, Montreal, Zaragoza, Lyon o Panamá, recoge información de la demanda y volumen de pasajeros a través de sensores de peso en los trenes, las validadoras de billetes, los sistemas de señalización y gestión del tráfico, las cámaras de videovigilancia y el uso de redes móviles, para ofrecer una fotografía en tiempo real de la afluencia de usuarios.

Con unos "potentes" algoritmos de predicción, desde Alstom subrayan que Mastria va más allá, al sugerir, en cada momento, propuestas al operador para garantizar unas ratios de ocupación determinados. Así, puede sugerir el aumento de la frecuencia de los trenes, el desvío de viajeros a otra estación próxima, el refuerzo de sistemas de transporte alternativos o una determinada distribución de pasajeros en el andén para facilitar el acceso a los coches menos ocupados. 

A finales de 2019, Alstom comenzó ya a implementar Mastria en el metro de Panamá, con el objetivo de analizar los flujos de viajeros y ayudar a resolver el problema de saturación en determinadas horas y estaciones. En tan solo tres meses, y gracias a los algoritmos de aprendizaje automático se ha podido predecir el problema de saturación hasta 30 minutos antes que se produzca. Entre otros, se ha conseguido reducir el tiempo de espera en más de un 12% en las horas punta. 

Ante la nueva situación provocada por la Covid-19, esta tecnología ya se está utilizando para asegurar que la ocupación no alcanza el 40% en los trenes, según las recomendaciones de las autoridades sanitarias del país. Utilizando varias fuentes de datos como el ticketing y el peso de los coches, se han desarrollado nuevas funcionalidades para seguir en tiempo real la densidad y flujos de pasajeros con nuevas alertas predictivas, simulación de aperturas y cierres, y análisis de la distribución de los pasajeros en cada coche de los trenes.