Artículo de Esther Morales, socia de PiperLab y Begoña Tiscar, Head of Main Line Area en Siemens Mobility.

Algo tan lógico y ancestral como es la movilidad de personas y mercancías, que se lleva haciendo desde hace siglos, se ha convertido en nuestros días en un reto de negocio, acrecentado por la crisis del COVID que nos impone restricciones y nuevas maneras de movernos, de una manera más segura y eficiente.

¿Cómo podemos llevar a cabo una movilidad más eficiente?

La respuesta a esta pregunta gira en torno a la información y los datos. Los datos son innovación y marcan el presente donde con los datos adecuados y las aplicaciones adaptadas a los mismos, el ecosistema del sistema de movilidad se ve claramente beneficiado. Operadores, empresas de transporte, y usuarios conseguirán una movilidad sin contratiempos de una manera segura, sostenible y comunicada y sobre todo amoldada a las condiciones del entorno.

En épocas de incertidumbre como la que estamos viviendo, la objetividad representada por el análisis de datos es clave en la toma de decisiones: elegir la mejor manera de moverse o el medio de transporte más adecuado hoy en día no es una decisión baladí, pues ha estado y está en juego nuestra salud, de modo que tener una transparencia en la información para poder juzgar el nivel de riesgo por nosotros mismos ha sido fundamental estos meses.

Durante estos casi dos años, empresas y operadores de movilidad han usado todos los datos a su alcance para desarrollar aplicaciones como ‘Capacity’ para controlar la distancia entre viajeros, a través de cámaras, e informar a los usuarios de la capacidad en las estaciones vs ocupación. Con esta información el usuario evalúa el nivel de riesgo y decide si usa un medio de transporte u otro. Además, esta información puede ser usada para informar a los operadores y regular la frecuencia de trenes, permitiendo que la capacidad de las estaciones y los vagones sea la más adecuada para el distanciamiento recomendado por la situación del COVID.

Además, no hay que olvidar que el transporte público contribuye al desarrollo de ciudades limpias. En este sentido es necesario devolver la confianza al usuario potenciando el uso del transporte público sin miedo y evitando en la medida de lo posible el uso del transporte privado, contribuyendo a una sostenibilidad necesaria también en el mundo en el que vivimos”

La incorporación de datos externos como cámaras, calendarios de eventos deportivos, conciertos, datos climatológicos o de la calidad del aire son claves para, a través de técnicas de Inteligencia Artificial, podamos proporcionar una movilidad sin contratiempos, ofreciendo una plataforma de MaaS ( Mobility as a Service o Movilidad como Servicio) que ayude a tener las mejores opciones de transporte a usuarios, operadores, negocios y ciudades por igual.

El uso de la inteligencia artificial es crucial en estas aplicaciones, el aprendizaje nos ayuda a una mejor adaptación y a que las aplicaciones sean óptimas día a día.

Por un lado, los operadores obtienen información que les ayuda a regular la frecuencia de su flota de trenes, autobuses, coches de alquiler, etc., a informar al usuario de la capacidad de cada vagón o a comunicar si hay alguna incidencia, y por otro lado, los usuarios pueden planificar sus viajes desde el inicio hasta el fin, reservando tickets, o seleccionando el medio de transporte más adecuado según la hora. También pueden saber la afluencia (si ese día hay un concierto o partido), o si las condiciones climatológicas son las adecuadas, todo ello teniendo en cuenta las preferencias de cada usuario. Pueden recibir información de la existencia de incidencias y elegir otro medio de transporte u otra línea para llegar a su destino final.

Los objetivos de seguridad, sostenibilidad y conectividad son posibles con el uso de la IA y el Machine Learning en los proyectos de movilidad donde el objetivo último es lograr una mejor experiencia del viajero y una eficiencia en el uso de los recursos por parte de los operadores.