El proyecto OptimalSharing@SmartCities, liderado por la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), analizará los desplazamientos de la ciudadanía de Barcelona mediante algoritmos inteligentes con el objetivo de mejorar la toma de decisiones y diseñar soluciones de transporte compartido más eficientes y sostenibles.
En los últimos años, se han desarrollado nuevos servicios de transporte innovadores, como los vehículos compartidos. Estos tratan de dar respuesta al desafío político y tecnológico al que se enfrentan las ciudades de conseguir que los desplazamientos de la ciudadanía y el transporte urbano sean más eficientes y sostenibles.
Sin embargo, se presentan retos operativos que van desde decidir cuántos aparcamientos son necesarios para las flotas de vehículos compartidos hasta calcular la ruta más adecuada según el estado del tráfico. En este contexto, la UOC ha puesto en marcha el proyecto OptimalSharing@SmartCities, en el que también participan la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), la Universitat Politècnica de València (UPV) y la empresa Spindox Labs del grupo italiano Spindox, con la financiación del Ayuntamiento de Barcelona y la Fundación La Caixa.
El objetivo es 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.
«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», explica el catedrático Ángel A. Juan, coordinador del proyecto e investigador líder del grupo Internet Computing & Systems Optimization (ICSO) del Internet Interdisciplinary Institute (IN3), y profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC.
Algoritmos de optimización ágil
La ciudad de Barcelona produce una gran cantidad de información en tiempo real a través de sensores, cámaras y otros dispositivos IoT ubicados en vehículos e infraestructuras. El proyecto OptimalSharing@SmartCities partirá del análisis de estos datos, que están recogidos por Open Data BCN, el servicio de datos abiertos del consistorio.
Se utilizarán algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones de movilidad y demandas de la ciudadanía, capaces de optimizar en tiempo real prácticas de transporte compartido como el carsharing y el ridesharing.
En este sentido, el grupo ICSO, en colaboración con otros investigadores nacionales e internacionales, ha desarrollado los algoritmos de optimización ágil, que permiten la reoptimización continua y en tiempo real de sistemas dinámicos como los de las ciudades inteligentes, donde las condiciones de tráfico y ambientales cambian constantemente.
Política de ciencia abierta
Para validar los resultados de los conceptos y algoritmos desarrollados en el proyecto, los investigadores crearán una plataforma de simulación de tráfico que tomará Barcelona como modelo de pruebas. Esta proporcionará información sobre cómo coordinar las operaciones de carsharing y ridesharing, considerando dimensiones económicas, de sostenibilidad ambiental y social.
La finalización del proyecto, que se desarrollará siguiendo una política de ciencia abierta, está prevista para mediados de 2023. De esta manera, los conceptos, algoritmos y la plataforma de simulación de tráfico estarán disponibles públicamente para que los socios y las partes interesadas puedan probar nuevos modelos de movilidad sostenible basados en los principios de carsharing y ridesharing.
Entre los propósitos de la iniciativa, se busca que sirva para que las empresas del sector e instituciones como el Ayuntamiento de Barcelona puedan ofrecer mejores servicios a la ciudadanía. Así, se exportarán los resultados y aprendizajes a otras ciudades españolas y del resto de Europa.