La perspectiva de utilizar Big Data en el sector de las infraestructuras de carretera ofrece ventajas antes inimaginables en comparación con las fuentes de datos tradicionales.

Volumen, velocidad, variedad, variabilidad, veracidad. Estas palabras solo pueden describir una cosa: las dimensiones del Big Data. La perspectiva de utilizar Big Data es intrigante e innovadora, ya que ofrece ventajas antes inimaginables en comparación con las fuentes de datos tradicionales. Al igual que Internet, el Big Data es otro cambio de juego que revolucionará el funcionamiento de las empresas y la sociedad. Los continuos avances en la arquitectura y la tecnología de Big Data han incrementado el potencial de las empresas y los gobiernos para analizar sus datos y utilizar la información procesable para tomar decisiones informadas.

Los organismos públicos y las consultoras están utilizando los Big Data para responder a numerosas cuestiones relacionadas con las infraestructuras y el transporte. Además de estimar el estado de la carretera, los orígenes, los destinos y los patrones de ruta, como el lugar donde los vehículos entran y salen de las carreteras, el alto grado de precisión espacial y temporal de algunas fuentes de datos permite determinar con precisión la ubicación de los vehículos. De este modo, los datos en tiempo real pueden utilizarse para la detección de incidentes, la supervisión de colas, las alertas de congestión, el trazado de rutas y la planificación y medición del rendimiento.

Los productos disponibles y personalizados para Big Data ofrecen excelentes herramientas para comparar los patrones y las condiciones del tráfico en carreteras o zonas geográficas para la planificación de carreteras y el análisis de planes de mejora. También se pueden combinar diferentes fuentes de datos, lo que proporciona una información muy valiosa para los planificadores del transporte, por ejemplo, la capacidad de evaluar el nivel de riesgo que supone la incursión de los vehículos pesados en las rutas ciclistas.

Planificación de la red viaria

Por muy bueno que parezca, ¿podrá el Big Data sustituir por completo a los métodos tradicionales en la planificación y explotación del transporte? Nuestro reto actual es integrar el análisis de Big Data en los sistemas tradicionales en tiempo real, por ejemplo para establecer y ajustar los umbrales y las tolerancias para reflejar el comportamiento. 

En el futuro tenemos que ver cómo podemos utilizar mejor los Big Data de forma rentable para cebar y supervisar los sistemas operativos con una importante capacidad de aprendizaje para operar y gestionar nuestras redes de transporte. Esto ayudará a que los sistemas sean mucho más ágiles y respondan a las condiciones cambiantes y sean mucho mejores en la optimización de los resultados.

Todavía queda mucho por hacer para aprovechar el potencial de los macrodatos; no hay un enfoque único para su aplicación y uso. Hay que estudiar detenidamente qué conjuntos de datos pueden utilizarse y cómo obtener la información que se busca.

¿Por qué necesitamos la analítica de datos para la movilidad urbana? Los ingenieros llevan décadas desarrollando infraestructuras sin disponer de datos y análisis digitales. Entonces, ¿por qué los ingenieros hacen hincapié ahora en el uso de big data?

Licitación pública

El avance de la digitalización en todos los aspectos de la sociedad es imparable (big data, telefonía 5G, internet de las cosas, tecnologías blockchain…). El Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana (MITMA) afronta este reto en su Estrategia de Transportes, movilidad, y agenda urbana, así como desde la Presidencia de la Comisión Interministerial para la incorporación de la metodología BIM (Building information modelling) en la licitación pública.

La Dirección General de Carreteras del MITMA (DGC) trabaja asimismo en esta transformación digital para incorporar la metodología BIM. La incorporación de la metodología BIM depende en un 80% de las personas y los procesos y un 20% de la tecnología. 

Sin embargo, los desafíos que se presentan para gobiernos como el español son enormes. Por un lado, por la  gran extensión de la red en servicio: La Dirección General de Carreteras gestiona a día de hoy más de 26.000 km de tronco principal de carreteras, autovías y autopistas, a los que hay que sumar el resto de viales que conforman la red (vías de servicio, ramales de enlace, glorietas, etc).

Todo ello sin olvidar el tipo de gestión de las vías para las que se está utilizando el IoT y el Big Data. Primeramente, hay una red no concesionada, dividida en 150 sectores. Cada sector incluye tramos de autovías, de carreteras convencionales, etc.

Gestión de la movilidad urbana

El Big Data es una innovación relativamente nueva. La recopilación de datos, la potencia de procesamiento y la analítica de datos no estaban presentes en los primeros tiempos. Además, la aplicación de datos e información digital es innovadora. 

Los datos de movilidad y el análisis de datos ayudan a los ingenieros a construir infraestructuras que complementan las carreteras y las ciudades ya existentes. Además de permitir que las personas se desplacen con seguridad a su destino, con el Big Data los científicos pueden evaluar el impacto medioambiental. En definitiva, la analítica de datos arroja luz sobre todo el ecosistema de la movilidad. 

En muchas ciudades del mundo, casi todo el mundo tiene su propio coche. Por otro lado, hay ciudades en las que la gente depende en gran medida del transporte público. Corea del Sur, sede de Hyundai y LG Electronics, tiene un sistema de trenes rápido y asequible que proporciona viajes a más de 2.600 millones de pasajeros al año. También está Japón, país que cuenta con un sistema ferroviario público que se extiende a lo largo de 193 millas. 

Mejora del tráfico 

El tráfico de la ciudad puede causar una serie de problemas a los viajeros; de hecho, se estima que los estadounidenses pierden 160.000 millones de dólares en productividad cada año, simplemente por estar sentados en el tráfico.

Sin embargo, ya hay una empresa que pretende cambiar las cosas al haber construido una impresionante plataforma de datos que trabaja para recoger así como analizar puntos de datos en tiempo real de toda la flota de tránsito de una ciudad. Esto permite rastrear y conocer los problemas de tráfico más comunes, como los atascos, lo que puede ayudar a que el transporte público sea más fiable. 

Esta tecnología no sólo contribuye a mejorar la experiencia de los usuarios, sino que tiene el potencial de revolucionar el transporte en las grandes ciudades haciendo que las cosas funcionen de forma más fiable. 

Cuando se trata de mejorar la seguridad en nuestras carreteras, la popularidad de los grandes datos a través del uso de las funciones de los coches autónomos va en aumento. Funciones como el asistente de mantenimiento de carril, el autoaparcamiento e incluso el piloto automático pueden verse en algunos de los coches más nuevos hoy en día, y su demanda está aumentando. 

Por ejemplo, las funciones de asistencia de mantenimiento de carril suelen funcionar recopilando datos de las cámaras y utilizándolos para detectar anomalías en el patrón de conducción, lo que permite al vehículo corregirse y mantenerse entre las líneas del carril. Esto puede resultar muy útil en caso de que un conductor se distraiga momentáneamente o se fatigue al volante. Aunque se calcula que aún faltan años para que los coches se autoconducen por completo, la idea está siendo cada vez más aceptada en todo el mundo. De hecho, Alemania planea ser la primera del mundo en permitir la circulación de coches sin conductor en todo el país para el año 2022.

En definitiva el uso de los datos no solo sirve para mejorar las infraestructuras, sino para impulsar una movilidad más sostenible y segura para la ciudadanía.