La modelización inteligente deja atrás el atasco europeo
La población urbana de Europa sigue creciendo, por lo que la infraestructura viaria se congestiona cada vez más, lo cual repercute negativamente en la economía, la salud pública y el medio ambiente. Un estudio constató que las ineficiencias de la movilidad urbana —la congestión viaria en particular— cuestan a la Unión Europea unos 110 000 millones de euros al año, más del 1 % de su PIB. Para afrontar esta situación, el proyecto CONDUCTOR ha estado desarrollando un sistema avanzado de gestión del transporte para ayudar a las autoridades y operadores, como las redes de autobuses públicos, a trasladar personas y mercancías de forma más eficiente, aprovechando la creciente disponibilidad de capacidades de los vehículos automatizados y conectados. «Gracias a herramientas de simulación de última generación, estamos desarrollando un prototipo que evalúa y prioriza dinámicamente las necesidades de transporte de los distintos usuarios para optimizar los flujos de tráfico», explica el coordinador del proyecto, Flavien Massi, coordinador de proyectos sénior en Netcompany-Intrasoft (Luxemburgo).
La nueva generación de transportes
En el centro de la solución de CONDUCTOR se encuentra una plataforma personalizada que se ha creado mediante la fusión de diversas tecnologías preexistentes de gestión del tráfico y de flotas, con modelos informáticos desarrollados por el proyecto. Esos modelos de optimización, simulación y predicción son aplicables a una serie de escenarios reales y se basan en algoritmos entrenados a partir de diversos datos de tráfico del mundo real mediante aprendizaje automático. Asimismo, pueden utilizarse para evaluar estrategias de enrutamiento cooperativo para flotas de vehículos a gran escala de movilidad conectada, cooperativa y automatizada (CCAM, por sus siglas en inglés). Para garantizar la compatibilidad de la solución con otras ya implantadas en las redes europeas, se han desarrollado interfaces de programación de aplicaciones para el intercambio de datos críticos, entre ellas Especificación General de Fuentes de Tránsito (como rutas de transporte, horarios, paradas y ubicaciones) junto con información relacionada con el rendimiento histórico, como tiempos y velocidades de viaje, y la gestión de incidentes. En la actualidad, se está desplegando y probando una cartera de soluciones en una serie de casos de uso y emplazamientos piloto. Estas simulaciones modelan el tráfico de vehículos convencionales junto con los de la CCAM en las infraestructuras viarias existentes. El primer caso de uso se centra en la gestión integrada del tráfico y tiene tres pilotos. En Atenas, los horarios de autobús, metro y tranvía se sincronizan para maximizar las opciones de los pasajeros. En Madrid se desarrolla un modelo para gestionar mejor los imprevistos en el transporte y garantizar una recuperación posterior eficaz de la red. En Almelo (Países Bajos), se optimiza un corredor logístico instalando sistemas de priorización del tráfico en determinados cruces. El segundo caso de uso es la mejora de la plataforma de transporte del socio del proyecto GoOpti, que usa el enrutamiento cooperativo (identificación de patrones de transporte para maximizar los recursos de la flota) para trasladar a los pasajeros desde y hacia los aeropuertos. El tercer caso de uso, también en Madrid, muestra cómo puede reducirse el tráfico provocado por la creciente demanda de entregas de última hora transportando pasajeros y mercancías en los mismos vehículos. La oferta y la demanda se calculan usando el entorno de simulación FleetPy, enriquecido con las estrategias de control del transporte del proyecto y vinculado al «software» Aimsun.next, que ofrece una representación realista de las condiciones del tráfico. «Aunque acabamos de iniciar la fase de validación, los primeros resultados son muy prometedores. Varios modelos ya han demostrado que mejoran la fluidez del tráfico, acortan la duración de los trayectos o reducen las emisiones», afirma Massi.
Preparados para el futuro
El equipo de CONDUCTOR contribuye a la iniciativa europea de CCAM, creada para crear un sistema de movilidad más centrado en el usuario e integrador que aumente la seguridad vial y reduzca a su vez la congestión y la huella ambiental. Con el objetivo de hacer progresar la tecnología, las herramientas de aprendizaje automático utilizadas por los distintos modelos de la solución se están ajustando para perfeccionar la precisión de las predicciones de los modelos sobre parámetros clave, como los patrones de tráfico, los puntos conflictivos y el consumo de energía. Aunque hasta ahora el equipo no se ha enfrentado a muchos problemas técnicos, la legislación sobre privacidad y seguridad en ocasiones ha dificultado el acceso a los datos de los vehículos en tiempo real necesarios para las simulaciones. En la actualidad se están realizando pruebas de validación para garantizar, en última instancia, un sistema robusto capaz de conectarse sin problemas con los operadores de transporte de cualquier ciudad europea.
Palabras clave
CONDUCTOR, movilidad conectada, cooperativa y automatizada CCAM, congestión, tráfico, transporte, autobús, carretera, mercancías, simulación, aprendizaje automático
