Algoritmos inteligentes para transformar la movilidad compartida de Barcelona

Conseguir que el transporte urbano y los desplazamientos de la ciudadanía sean más eficientes y sostenibles es uno de los desafíos políticos y tecnológicos de las ciudades del futuro. En los últimos tiempos, se han desarrollado nuevos servicios de transporte innovadores, como los vehículos compartidos, que tratan de responder a estas demandas, pero que también presentan retos operativos complejos: desde decidir cuántos aparcamientos son necesarios para estas flotas de vehículos hasta calcular la ruta más adecuada según el estado del tráfico. El Internet Interdisciplinary Institute (IN3) de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha puesto en marcha OptimalSharing@SmartCities, un nuevo proyecto que tiene como objetivo proporcionar soluciones eficientes para las prácticas del transporte compartido en Barcelona, mediante el diseño de una nueva familia de algoritmos inteligentes de "optimización ágil", capaces de procesar rápidamente grandes cantidades de datos para apoyar la toma de decisiones en tiempo real.

La Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), la Universitat Politècnica de València (UPV) y la empresa Spindox Labs, del grupo italiano Spindox, también participan en este proyecto, que está financiado por el Ayuntamiento de Barcelona y la Fundación "la Caixa". "Con una toma de decisiones más eficiente, se podría ahorrar tiempo a los ciudadanos, reducir el consumo de energía y aumentar la seguridad y el bienestar social de los habitantes de una gran ciudad como Barcelona", explica el catedrático de la UPV y coordinador del proyecto, Ángel A. Juan. 

Identificar patrones de movilidad a partir del Open Data BCN 

Una ciudad como Barcelona produce una gran cantidad de información en tiempo real a través de sensores, cámaras y otros dispositivos electrónicos ubicados en vehículos e infraestructuras, que están conectados vía internet gracias a la tecnología del internet de las cosas (internet of things). El nuevo proyecto partirá del análisis de este tipo de información, que está recogida por la iniciativa Open Data BCN, el servicio de datos abiertos del Ayuntamiento de Barcelona. "El primer paso será analizar todos los datos disponibles sobre la movilidad de los ciudadanos, utilizando algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones de movilidad y demandas de los ciudadanos", explica Ángel A. Juan. 

Reoptimización continua y en tiempo real

A partir de estos datos, el objetivo del proyecto será desarrollar algoritmos capaces de optimizar en tiempo real prácticas de transporte compartido, como, por ejemplo, el carsharing, el uso temporal de vehículos compartidos o el ridesharing, que consiste en compartir viajes o rutas cortas en un mismo vehículo. Ante este reto, los investigadores implicados han desarrollado los algoritmos de optimización ágil.

"Coordinar los flujos de tráfico de tantos vehículos en un sistema tan dinámico como es una ciudad inteligente (smart city), donde las condiciones de tráfico o ambientales cambian continuamente, es un proceso altamente complejo, ya que las decisiones han de ser eficientes y rápidas a la vez, por lo que no es posible utilizar métodos tradicionales o que requieran un tiempo de computación alto. Aquí es donde los algoritmos ágiles desempeñan un papel determinante, ya que permiten la reoptimización continua y en tiempo real de estos sistemas dinámicos", destaca el coordinador de OptimalSharing@SmartCities.

Un simulador del tráfico de Barcelona

Para poder validar los resultados de los conceptos y algoritmos desarrollados durante el proyecto, los investigadores crearán una plataforma de simulación de tráfico lo "más realista posible" que tomará la ciudad de Barcelona como modelo de pruebas. "La plataforma proporcionará información a los responsables de la formulación de políticas, los socios industriales y las partes interesadas sobre cómo coordinar las operaciones de carsharing y ridesharing en la ciudad, considerando dimensiones económicas, de sostenibilidad ambiental y social", resume el investigador.

El desarrollo del simulador estará liderado por Spindox Labs, una empresa con muchos años de experiencia en la transferencia de conocimientos de alta tecnología a aplicaciones de la vida real, una muestra de la apuesta del proyecto por la colaboración entre universidad y empresa. "Estamos muy agradecidos por haber sido invitados a participar en este proyecto. Spindox tiene una fuerte vocación hacia la investigación aplicada, y la colaboración con la UOC, que ya se ha materializado en otros ámbitos, nos brinda una excelente oportunidad de aplicar los resultados de nuestro trabajo en una ciudad grande y compleja como Barcelona", destaca Paolo Marone, country manager de Spindox España.

Un proyecto de ciencia abierta

El proyecto está previsto que finalice a mediados de 2023 y se desarrollará siguiendo una política de ciencia abierta. Es decir, los resultados, tanto los conceptos y algoritmos como la plataforma de simulación de tráfico, estarán disponibles públicamente para que los socios y las partes interesadas puedan probar nuevos modelos de movilidad basados en los principios de carsharing y ridesharing. En este sentido, el proyecto cuenta con la colaboración de diferentes empresas y organizaciones vinculadas con el sector de la movilidad urbana y el transporte sostenible. "Seguimos la filosofía de ciencia abierta, pensamos que el conocimiento que generamos en las universidades y centros de investigación no solo ha de ser publicado en las mejores revistas científicas (aspecto que también es importante), sino que, además, ha de servir para que las empresas del sector y organizaciones como el Ayuntamiento de Barcelona puedan ofrecer mejores servicios a los ciudadanos", destaca el investigador.

En esta línea, uno de los objetivos del proyecto es "exportar los resultados y aprendizajes del mismo a otras ciudades españolas como Valencia, y también otras del resto de Europa, habida cuenta de que Spindox es una multinacional con sede en Italia" concluye Ángel A. Juan.

Esta investigación de la UOC favorece el objetivo de desarrollo sostenible (ODS) 9, centrado en lograr mejoras en la industria, la innovación y las infraestructuras.

Este es uno de los cuatro proyectos de investigación con participación de la UOC –dos de ellos como institución coordinadora, como es este caso– entre los siete financiados por la convocatoria extraordinaria de subvenciones para investigación científica de la Fundación “la Caixa” y el Ayuntamiento de Barcelona, enmarcada en el Plan Barcelona Ciencia 2020-2023, para afrontar los retos urbanos más urgentes.

 

UOC R&I

La investigación e innovación (I+D+i) de la UOC contribuye a solucionar los retos a los que se enfrentan las sociedades globales del siglo xxi, mediante el estudio de la interacción de la tecnología y las ciencias humanas y sociales, con un foco específico en la sociedad red, el aprendizaje en línea y la salud digital.

Los más de 500 investigadores e investigadoras y los 51 grupos de investigación se articulan en torno a los siete estudios de la UOC, un programa de investigación en aprendizaje en línea (e-Learning Research) y dos centros de investigación: el Internet Interdisciplinary Institute (IN3) y el eHealth Center (eHC).

La Universidad impulsa también la innovación en el aprendizaje digital a través del eLearning Innovation Center (eLinC) y la transferencia de conocimiento y el emprendimiento de la comunidad UOC con la plataforma Hubbik.

Los objetivos de la Agenda 2030 de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas y el conocimiento abierto son ejes estratégicos de la docencia, la investigación y la innovación de la UOC. Más información: research.uoc.edu #25añosUOC