Nathan Mariñas, estudiante de Ingeniería en Inteligencia Artificial y desarrollador de la autoría de BiciCoruña

Nathan Mariñas, estudiante de Ingeniería en Inteligencia Artificial y desarrollador de la autoría de BiciCoruña

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A Coruña

El proyecto de un estudiante de la UDC que busca revolucionar BiciCoruña: "Falla el 16% del tiempo"

Nathan Mariñas desarrolló un modelo predictivo basado en inteligencia artificial capaz de prever con un 80% de precisión cuándo una estación se quedará vacía. El ayuntamiento agradece este tipo de estudios y defiende que "da servicio perfectamente"

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Nathan Mariñas, estudiante de Ingeniería en Inteligencia Artificial de la Universidad de A Coruña, ha desarrollado una auditoría técnica independiente sobre el sistema de BiciCoruña en el que señala cifras concretas a las quejas vecinales y plantea soluciones sin necesidad de aumentar la inversión pública.

El trabajo parte de un análisis de datos propio. Ante la falta de históricos públicos, el estudiante diseñó un sistema que monitoriza cada cinco minutos la disponibilidad de bicicletas en las 79 estaciones del servicio, generando una base de datos inédita sobre su funcionamiento real.

A partir de este estudio, Mariñas concluye que el sistema presenta un funcionamiento desigual según la zona. "Mientras el centro mantiene stock, barrios como Agra do Orzán o Os Mallos sufren vaciados constantes", explica.

El dato más llamativo es que en estas áreas las estaciones permanecen sin bicicletas el 16% del tiempo. "Uno de cada seis minutos que tú vas a esa parada está vacía", señala.

Desigualdad territorial y momentos críticos

El análisis identifica una clara división en el comportamiento del sistema: las zonas céntricas y de costa mantienen disponibilidad estable, mientras que las áreas residenciales concentran los problemas de escasez. Además, el estudio detecta momentos críticos de alta demanda en los que el sistema se colapsa rápidamente. "En hora punta una estación puede pasar de cinco bicicletas a cero en tan solo 17 minutos", advierte.

Para anticipar estas situaciones, el estudiante desarrolló un modelo predictivo basado en inteligencia artificial capaz de prever con un 80% de precisión cuándo una estación se quedará vacía. "Sin este tipo de herramientas, la gestión siempre va por detrás del problema. Los datos son públicos, pero solo en tiempo real. Yo creé un sistema para almacenarlos y poder analizarlos después", afirma.

Uno de los principales hallazgos del estudio es que el problema no radica tanto en la cantidad de bicicletas como en su distribución. "El colapso crítico se solucionaría con la reubicación estratégica de tan solo 27 bicicletas. Bastaría con moverlas desde estaciones de baja rotación a las zonas donde realmente se necesitan", explica Mariñas.

Imagen del análisis: los puntos rojos señalan las zonas críticas sin bicicletas y los verdes, las estaciones con buen funcionamiento

Imagen del análisis: los puntos rojos señalan las zonas críticas sin bicicletas y los verdes, las estaciones con buen funcionamiento

A su juicio, esta medida permitiría mejorar el servicio sin incrementar el gasto público. "Si puedes no gastarte dinero y optimizar lo que ya tienes, es una solución mucho más eficiente", añade.

El análisis también detecta estaciones infrautilizadas, como algunas situadas en zonas periféricas, frente a otras con una demanda muy elevada en barrios más densos.

Un sistema cerca de su límite

El estudio advierte además de un techo técnico próximo. Actualmente, el servicio cuenta con más de 16.000 usuarios activos y, según sus cálculos, "al llegar a los 17.000 usuarios el sistema colapsará estructuralmente". Esto implicaría un aumento de la demanda que el sistema actual no podría absorber sin ajustes en su gestión o ampliación de recursos.

Pese a ello, el modelo también destaca la resiliencia global del sistema, con una disponibilidad general del 97%, aunque concentrando los fallos en puntos muy concretos.

Un impacto ambiental relevante

El análisis también pone en valor el impacto positivo del servicio. Según los datos oficiales, BiciCoruña ha generado más de 1,7 millones de usos en 2025 y ha permitido evitar la emisión de más de 76 toneladas de CO₂ al mes.

Esto equivale, según el estudio, a retirar de la circulación miles de trayectos diarios en coche, consolidándose el sistema como una herramienta clave de movilidad sostenible en la ciudad.

Un proyecto que nace desde la experiencia personal

El origen de la auditoría está en la experiencia del propio estudiante como usuario del transporte público. "Me di cuenta de que no existía ninguna aplicación que combinase bus y bicicleta y que había deficiencias en el sistema", explica. A partir de ahí desarrolló una aplicación de movilidad y decidió profundizar en el funcionamiento de BiciCoruña.

El proyecto fue realizado por iniciativa propia, fuera del ámbito académico, y en pocas semanas logró construir un modelo funcional y obtener conclusiones relevantes.

Gráfico del uso de BiciCoruña: el pico de colapso se produce los lunes a las 08:42, con falta de 27 bicis

Gráfico del uso de BiciCoruña: el pico de colapso se produce los lunes a las 08:42, con falta de 27 bicis

El Concello valora el estudio pero defiende el sistema

Desde el Concello de A Coruña destacan que este tipo de análisis son realmente positivos. "Estamos encantados de que se hagan estudios con nuestros datos. Los tenemos en código abierto precisamente para que se puedan emplear y analizar", señalan fuentes municipales a este medio.

No obstante, defienden el funcionamiento actual del servicio. "BiciCoruña tiene más de 30.000 usuarios registrados y da servicio perfectamente", aseguran.

Además, subrayan que ya se aplican medidas de optimización. "Hace tiempo que empleamos un algoritmo para el rebalanceo de bicicletas y en las últimas ayudas europeas ya incluimos fondos para mejorarlo", explican.

En cualquier caso, el Concello se muestra abierto a nuevas propuestas: "Si nos remiten estos análisis, por supuesto que los estudiaremos porque estamos seguros de que pueden ser útiles".