Un autobús urbano en Barcelona.
Barcelona prueba el primer agente inteligente de movilidad y anticipa la futura relación con los servicios públicos
Las redes con IA agéntica de este proyecto de Eurecat y CIDAI entienden el contexto, se coordinan entre ellas y ayudarán a ciudadanos y operadores.
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Es un Agente Inteligente de Movilidad y es un proyecto desarrollado por el centro tecnológico Eurecat y CIDAI (Centre of Innovation for Data Tech and Artificial Intelligence) con la Autoridad del Transporte Metropolitano (ATM) de Barcelona. Hace escasos días se presentó una prueba de concepto que apunta hacia una nueva generación de servicios públicos, en este caso, referidos al transporte.
"Es la primera piedra de una nueva relación entre la administración y los ciudadanos", asegura Joan Más Albaigès, director de CIDAI. No se trata de un único asistente, un chatbot al uso, sino de "un ecosistema de agentes especializados que colaboran entre ellos para gestionar el transporte en tiempo real, que son capaces de entender el contexto, aprender y actuar", explica.
Las interacciones de los ciudadanos con las administraciones se realizan a través de webs, aplicaciones y buscadores, unas opciones de futuro y casi ciencia ficción hace tan solo unas décadas. El Agente Inteligente de Movilidad da un paso más incorporando la inteligencia artificial generativa, capaz de entender que necesita el usuario y actuar en consecuencia.
El gran cambio que ofrece el proyecto es que opera con lenguaje natural y es capaz de avisar al usuario incluso antes de que este plantee su pregunta. Integra datos estáticos e información operativa en tiempo real. La solución, que ha superado la prueba de concepto con buena nota, utiliza los estándares de datos abiertos de GTFS y GTFS-RT, que permiten a las empresas de transporte público compartir información sobre sus rutas, horarios y estados en tiempo real, con aplicaciones de mapas y movilidad, para ofrecer información contextualizada, fiable y accesible tanto para la ciudadanía como para las administraciones y los operadores de transportes.
El Agente Inteligente de Movilidad es una aproximación al acceso semántico de los datos públicos de movilidad. Combina tecnologías de inteligencia artificial generativa con arquitecturas tradicionales de consulta y explotación de datos, al estilo de Google Maps o Moovit.
Joan Más Albaigès, director de CIDAI.
La arquitectura desarrollada se apoya en un enfoque modular y escalable, e integra una interfaz conversacional, un backend basado en FastAPI –que le aporta velocidad extrema, facilidad de uso y capacidad para procesar muchas tareas al mismo tiempo sin bloquear el sistema-, una base de datos optimizada para grandes volúmenes de información, un dashboard interactivo y funcionalidades multimodales como Speech-to-Text utilizando Whisper, un modelo de inteligencia artificial de reconocimiento automático de voz creado por OpenAI.
El sistema permite realizar consultas en el global de la red de transporte público sobre horarios, rutas, conexiones, incidencias, próximas paradas o alertas operativas simplemente utilizando el lenguaje natural. "La ATM quería explorar con la tecnología para mejorar sus procesos y su relación con los usuarios. La solución presentada es potente y facilita a los ciudadanos todo lo relacionado con la movilidad en el ámbito del transporte público en conjunto. A partir de ahora, implementarlo dependerá exclusivamente de la ATM", explica Mas Albaigès.
"El transporte público está cambiando muchísimo con la incorporación de la inteligencia artificial generativa y estamos demostrando que lo puede hacer todavía más con la agéntica, pero esto no es magia. Detrás hay desarrollos muy complicados e ingentes volúmenes de datos", comenta el director de CIDAI, una iniciativa de carácter público-privado creada en Cataluña para acelerar la adopción de la IA y las tecnologías de datos en el tejido empresarial y social.
Mas Albaigès incide en el hecho de que "una de las virtudes de estos agentes es que puedes definir su especialización", con tareas muy concretas que ejecutarán con precisión. En el futuro, comenta el director de CIDAI, los agentes especializados "serán capaces no solo de indicar la mejor ruta posible en cualquier medio de transporte público. Al estar conectados con el entorno, detectarán incidencias y propondrán los transportes y las conexiones más sencillas para llegar al destino, incluso antes de que el propio usuario detecte que existen problemas en la red".
En solo tres meses, los desarrolladores de Eurecat y CIDAI han creado una prueba de concepto que dará un vuelco a la utilización de los servicios de transporte público por parte de los ciudadanos y a la gestión de estos por parte de los operadores. Ahora hay que pulirlo y, sobre todo, implementarlo.
