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Alstom desarrolla una solución de inteligencia artificial para gestionar la nueva movilidad urbana

 Alstom desarrolla una solución de inteligencia artificial para gestionar la nueva movilidad urbana

Alstom ha lanzado una nueva aplicación de su tecnología de gestión de la movilidad Mastria, desarrollada por el equipo de Innovación de Alstom España, que utiliza inteligencia artificial para ofrecer a los operadores e instituciones públicas nuevas soluciones de gestión de los flujos de pasajeros y la movilidad urbana. La solución permite a los operadores adaptar, fácilmente y en tiempo real, su oferta a los requerimientos de distancia social y afluencia de público surgidos tras la Covid-19.

Gracias al empleo de Big Data y Machine Learning, Mastria ofrece a los operadores mayor visibilidad de sobre la distribución y el flujo de pasajeros en trenes y estaciones. También permite predecir estos movimientos con antelación. De este modo, los operadores podrán anticipar, controlar y gestionar en tiempo real la densidad de pasajeros y adaptar las acciones operativas en tiempo real (frecuencia, capacidad y número de trenes necesarios, acceso a las estaciones, etc…), lo que puede ser especialmente útil en periodos de variación de la demanda: horas punta, eventos, restricciones de movilidad, etc.

En concreto, la solución recoge información de la demanda y volumen de pasajeros a través de los sensores de peso de los trenes, las validadoras de billetes, los sistemas de señalización y gestión del tráfico, las cámaras de videovigilancia y el uso de redes móviles, para ofrecer una fotografía en tiempo real de la afluencia de usuarios. Mastria procesa la información y proporciona, en cada momento, propuestas al operador para garantizar unas ratios de ocupación determinados. Así, puede sugerir el aumento de la frecuencia de los trenes, el desvío de viajeros a otra estación próxima, el refuerzo o reajuste de otros sistemas de transporte, la restricción de los  accesos a la estación, o una determinada distribución de pasajeros en el andén para facilitar el acceso a los coches menos ocupados. Gracias, además, a sus potentes algoritmos de predicción, Mastria puede anticipar estas situaciones, garantizando la correcta planificación de todo el sistema.

A finales del año pasado, Alstom comenzó ya a implementar Mastria en el metro de Panamá, con el objetivo de analizar los flujos de viajeros y ayudar a resolver el problema de saturación que aparecía en momentos impredecibles y solo en ciertas estaciones. En tan sólo tres meses, y gracias a técnicas de Deep Learning (algoritmos de aprendizaje automático), se ha podido predecir el problema de saturación hasta 30 minutos antes que se produzca. Gracias a las alertas predictivas, el operador ha podido activar las acciones operativas necesarias en cada momento y adaptarse a los cambios diarios de demanda. Entre otros, se ha conseguido reducir el tiempo de espera en más de un 12%.

En la actualidad, y debido al nuevo contexto generado por la Covid-19, la misma tecnología está ya siendo utilizada para asegurar que la ocupación no alcanza el 40% en los trenes, de acuerdo con las recomendaciones de las autoridades sanitarias del país. Utilizando varias fuentes de datos como el ticketing y el peso de los coches, se han desarrollado nuevas funcionalidades: seguimiento en tiempo real de la densidad y flujos de pasajeros en las estaciones y los trenes, con nuevas alertas predictivas, simulación de apertura y cierre de accesos a las estaciones o análisis de la distribución de los pasajeros en cada coche de los trenes.

Noticias sobre digitalización | Publicada por Pilar Catalina | 01 de julio de 2020 | 369

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