El papel de la inteligencia artificial en el transporte público
La Smart Mobility ya es una realidad y la inteligencia artificial está liderando la transformación
La demanda de transporte público está creciendo pero sigue existiendo una falta de información. En un post anterior hablamos sobre cómo mejorar la calidad del transporte público, por lo que hoy trataremos el uso de la Inteligencia Artificial para Transporte Público.
Aunque se trata de una información clave para planificar un servicio eficiente, normalmente la demanda de los pasajeros es desconocida y los datos aún se recopilan de forma muy tradicional e imprecisa: a través de encuestas domiciliarias, cuestionarios a bordo de los vehículos o de forma manual. Además, se trata de estudios puntuales que sólo representan una instantánea de un momento concreto, mientras que la demanda es mucho más variada y fluctua.
Esta falta de alineación con las necesidades reales de los usuarios causa aglomeraciones y largos tiempos de espera. Los resultados son costosos y perjudican la satisfacción de los usuarios.
Desde Counterest, creemos en las decisiones basadas en datos fiables para una gestión inteligente del Transporte Público y la Movilidad Urbana.
¿Qué papel juega la Inteligencia Artificial en el Transporte Público?
El transporte público requiere de un modelo que se retroalimente. Lo que está pasando debe afectar a lo que estamos haciendo y, para ello, necesitamos medir la demanda a tiempo real.
En este modelo de transporte público, existen 3 re-circulaciones:
1. Operaciones: Se trata de un ciclo corto, que puede suceder cada 10 minutos. De acuerdo con la ocupación, se pueden tomar medidas de corrección en tiempo real.
2. Planificación: A medio y largo plazo, se puede evaluar la efectividad y qué cambios llevar a cabo en la planificación de frecuencia y rutas para optimizar el encaje oferta/demanda.
3. Demanda: Ofrecer la información al usuario en tiempo real permite que se planifique, por lo que la demanda se auto-gestiona.
La Inteligencia Artificial nos permite realizar esta medición a tiempo real, por lo que creemos que será la clave en la revolución de la movilidad inteligente.