La inteligencia artificial revolucionará el transporte público, si las autoridades locales le siguen el juego

En el umbral de la tercera década del siglo XXI, los paisajes urbanos, caracterizados durante mucho tiempo por carreteras congestionadas, contaminación y sistemas de transporte ineficaces, están a punto de dar un salto transformador hacia el futuro. 

Entre los próximos diez y veinte años, la movilidad en las ciudades cambiará hasta un grado sin precedentes gracias a medios de transporte innovadores. La inteligencia artificial desempeñará un papel fundamental en este sentido. Pero hay dudas sobre su viabilidad económica.

La gran pregunta de la guerra de las empresas por ganar la carrera de la IA: ¿quién se preocupa por la ética?

Los sistemas de tráfico basados en IA utilizan el análisis de datos en tiempo real para optimizar el flujo de tráfico y reducir la congestión. Estos sistemas analizan datos de diversas fuentes, como sensores de tráfico, cámaras y los propios coches, para ajustar los tiempos de los semáforos y gestionar los atascos con mayor eficacia. 

Estos sistemas pueden mejorar significativamente la eficiencia de las redes de transporte urbano, lo que se traduce en una circulación más fluida y unos tiempos de viaje más cortos.

Ya se utilizan los primeros sistemas

Entre otras cosas, la ciudad de Pittsburgh ha introducido un sistema adaptativo de control de semáforos llamado Surtrac, de la startup Miovision. 

Surtrac combina inteligencia artificial con herramientas de comunicación digital para adaptarse a las condiciones cambiantes del tráfico, lo que se traduce en una reducción significativa de los tiempos de espera y desplazamiento, así como de las emisiones de los vehículos al ralentí. La empresa afirma que, gracias a la IA, los tiempos de espera de los conductores pueden reducirse hasta un 40%.

Las ventajas de estos sistemas benefician también al transporte público local. Al igual que muchos conductores de coches, se ven atrapados en el tráfico, lo que pone en peligro los horarios de salida y todo el servicio. De hecho, la velocidad media de un autobús en Berlín es casi triste. No se superan los 14 km/h en el centro de la ciudad. 

Esto se debe a las numerosas paradas, pero también al tráfico por el que tiene que pasar el autobús. Si los centros de control del tráfico dispusieran de más datos, controlar el transporte público sería más fácil y, sobre todo, más fiable.

De hecho, hoy en día ya se dispone de una gran cantidad de datos. Los autobuses y trenes de muchos proveedores de transporte público envían su posición en tiempo real. VBB tiene un mapa en tiempo real con todas las conexiones, incluidos los retrasos de los respectivos trayectos (también en la app). 

Otros proveedores disponen de los datos, pero no existen interfaces para ponerlos a disposición de los ciudadanos. Y ahí es donde radica el problema para el futuro.

Los presupuestos ajustados frenan el futuro

Los ajustados presupuestos de las autoridades locales han provocado un retraso en la digitalización del transporte local. Hasta aquí, todo conocido. Pero para integrar la inteligencia artificial en los sistemas, las empresas de transporte necesitan aún más dinero. 

Está el hecho de que hay que introducir los llamados sensores "Vehicle to Infrastructure" (V2X). Esto no significa otra cosa que la introducción de la comunicación entre los semáforos y los autobuses, por ejemplo, para que tengan prioridad cuando cambie el semáforo.

El problema no es la tecnología en sí: está disponible y lista para su uso. Pero, ¿quién paga el suministro y el mantenimiento de los sistemas? A menudo, las autoridades locales se encogen de hombros impotentes y se pasan la responsabilidad de una a otra. Pero sin la introducción a escala nacional de estos sistemas, al menos en los centros urbanos, no puede haber mejora de los servicios.

Sin embargo, si se quiere que el transporte público sea más fiable y, sobre todo, más atractivo, hay que introducir la IA y sistemas de información en tiempo real. Es la única forma de convencer a más gente para que deje el coche o se deshaga de él. 

El transporte público optimizado mediante inteligencia artificial reduce los costes de explotación, puede controlar los ciclos de carga de los autobuses eléctricos en el futuro y crear mejores conexiones para los clientes. Como en muchos lugares el transporte público sigue anclado en los años 80, la digitalización es necesaria de todos modos. Al final, las autoridades locales se beneficiarán tanto como los clientes.