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La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el transporte a través de aplicaciones innovadoras que abarcan vehículos automatizados, optimización de carga y baterías para vehículos eléctricos, itinerarios más eficientes para pasajeros y mercancías, y soporte en la planificación de infraestructuras y servicios.
Descubre en este artículo cómo estas innovaciones en IA están transformando el transporte.
Machine learning, redes neuronales y análisis predictivo
El machine learning, una rama de la IA, permite a los sistemas aprender y mejorar a partir de datos sin necesidad de programación explícita para cada tarea. En el ámbito ferroviario, esta tecnología facilita predicciones precisas sobre trayectos y permite reconocer patrones ocultos en grandes volúmenes de datos de tráfico. Un ejemplo es Prognoseautomat, una solución desarrollada por T-Systems, que supera los modelos tradicionales al predecir retrasos y estimar horarios de llegada y salida, optimizando la experiencia del viaje con datos más confiables.
Por otro lado, las redes neuronales, inspiradas en el cerebro humano, permiten a los sistemas procesar información compleja y reconocer patrones ocultos en grandes volúmenes de datos de tráfico ferroviario. El análisis predictivo utiliza estos patrones para anticipar eventos futuros, como retrasos o cambios en las rutas, con alta precisión.
Integración de IA con IoT y Big Data
Los dispositivos IoT recopilan datos en tiempo real de sensores en carreteras y vehículos, mientras que el Big Data procesa grandes volúmenes de información para identificar patrones y tendencias que optimicen la circulación. La IA, al utilizar estos datos, optimiza el flujo de tráfico, ajusta señales en tiempo real y predice congestiones, mejorando la eficiencia y reduciendo los tiempos de viaje hasta un 25% de acuerdo con el International Journal of Transportation Engineering and Traffic System.
Esta combinación permite una gestión más inteligente y proactiva del tráfico en ciudades conectadas.
Aplicaciones exitosas de IA para crear ciudades inteligentes
En 2020, Digi, una empresa de tecnología de comunicaciones, se asoció con el Departamento de Transporte de la ciudad de Nueva York para transformar su red de infraestructuras inalámbricas y habilitar sistemas inteligentes de gestión del tráfico. Este avance incluye un innovador programa piloto de vehículos conectados que utiliza comunicaciones entre vehículos, entre vehículos e infraestructuras, y entre infraestructuras y peatones para mejorar la seguridad y reducir lesiones por accidentes.
Otro ejemplo es Singapur, que tiene como objetivo para 2025 que todos los coches en sus calles sean autónomos. Actualmente, los estudiantes de la Universidad Nacional de Singapur ya utilizan autobuses autónomos en el campus, y los ciudadanos mayores y personas con discapacidad se benefician de una serie de viajes repetidos sin conductor en los complejos médicos. Además, han implementado un sistema de tarifas de peaje en tiempo real para ajustar las tarifas y gestionar el tráfico.
La ciudad está explorando aplicaciones futuristas como una red de drones para entregar paquetes y mensajes, y sillas de ruedas autoconducidas para mejorar la accesibilidad.
Innovaciones en el campo de la IA aplicada a la movilidad
La gestión predictiva del mantenimiento, impulsada por la inteligencia artificial, permitirá anticipar fallos en vehículos e infraestructuras antes de que ocurran. Además, la IA analizará datos del comportamiento de los usuarios para proporcionar recomendaciones personalizadas, como rutas alternativas y servicios adaptados a las preferencias y necesidades individuales.
La inteligencia artificial está transformando la eficiencia del transporte al mejorar la gestión del tráfico mediante el análisis en tiempo real de datos de sensores y cámaras. Esto permite ajustar los semáforos y gestionar embotellamientos, reduciendo tiempos de espera y congestionamientos para un flujo vehicular más fluido.
En Aleatica, utilizamos una plataforma de análisis de datos predictiva para anticipar la afluencia de vehículos en horas pico mediante la identificación de patrones de movilidad, con la finalidad de optimizar la gestión del tráfico en dos de nuestras vías: A35 Brebemi (Italia) y el Circuito Exterior Mexiquense (México). Esta información permite distribuir eficientemente al equipo operativo en los puntos de mayor demanda, asegurando un flujo vehicular constante y una experiencia de viaje más ágil para nuestros usuarios.
