IA y Big Data: las tecnologías que permitirán al transporte ahorrar 500.000 millones en tiempo y combustible

El auge de la inteligencia artificial (IA) y el Big Data tiene la capacidad de revolucionar el sector del transporte con ahorros en tiempo y combustible que podrían ascender a 500.000 millones de dólares (453,47 millones de euros), según datos de la OCDE.

En clave europea, una mejora del 10% en la eficiencia del sector supondría un ahorro de 100.000 millones de euros, según datos de Alice ETP, recogidos por Indra, una de las empresas que trabajan en la digitalización del sector.

El transporte es uno de los sectores estratégicos para el desarrollo de la economía, tanto en España como a nivel global y, además, impacta en el día a día de los ciudadanos.

Según los datos del ICEX, la logística y el transporte suponen el 10% del PIB de España, con más de un millón de puestos de trabajo y cerca de 200.000 empresas vinculadas al sector, mientras que en la UE suponen el 15% del PIB y emplean a 11,2 millones de personas.

"La irrupción de la IA en los sistemas de gestión del tráfico ha sido una verdadera revolución en términos de eficiencia, seguridad y sostenibilidad, por su contribución a la reducción de tiempos de recorrido, mejora de la seguridad vial, ahorro de costes y disminución de las emisiones contaminantes", explica el coordinador de proyectos de innovación de Mobility en Indra, Mauro Gil.

Gil ha destacado que, si se logra que su uso se generalice en un sector tan tradicional como el del transporte, estas tecnologías tendrán un impacto sustancial tanto en la industria como en la vida diaria de las personas.

En este sentido, según el informe "Uso de inteligencia artificial y big data en las empresas españolas", publicado este año por el Observatorio Nacional de Tecnología y Sociedad del Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, solo el 9,1% de las compañías de logística y transporte españolas utiliza soluciones de IA y un 24,6% hace uso del big data.

Por ello, una mayor penetración de estas tecnologías es clave para que la revolución que pueden aportar al sector se materialice y llegue a la sociedad.

Las soluciones de Indra

La compañía de ingeniería tecnológica Indra cuenta con soluciones propias para el transporte con las tecnologías más avanzadas y ha liderado y lidera varios de los proyectos más avanzados en IA en el sector.

Gracias a esta tecnología, la empresa ha conseguido avanzar de un modelo preventivo de la operación a otro más predictivo y ha logrado reducir en un 25% las emisiones contaminantes, en un 10% las intervenciones de mantenimiento y en un 34% los costes de operación.

Así, una aplicación concreta de la IA por parte de la compañía es la tecnología In-Mova Traffic, que monitoriza y gestiona el tráfico en túneles y vías a cielo abierto en todo el mundo. Esta permite el control integral de la infraestructura y del tráfico con un elevado grado de automatización.

La solución cuenta con una tecnología de Detección Automática de Incidentes (DAI), dotada con inteligencia artificial, que integra, procesa y analiza la información procedente de las cámaras instaladas a lo largo de las obras para facilitar una reacción rápida y en gran parte automatizada ante cualquier incidente.

Indra ha dotado con esta tecnología el centro de control que integra la gestión de los activos de carreteras de Transurban en el estado australiano de Queensland, que incluyen los tres mayores túneles de la ciudad de Brisbane, donde algoritmos de inteligencia artificial hacen predicciones a partir de los datos de tráfico.

Igualmente, el sistema de detección de ocupantes de la compañía, basado en visión artificial y 'deep learning' , permite detectar automáticamente, en tiempo real, de forma no intrusiva y con una alta fiabilidad el número de ocupantes (delanteros y traseros) de los vehículos.

Indra ya está implementando esta avanzada tecnología en países como Estados Unidos, en varios carriles exprés en el norte de Virginia y en la autopista I-66 de acceso a Washington, o Israel, en los nuevos carriles rápidos de la carretera Highway 20 que conecta Tel Aviv con el resto del país.

Esta tecnología permite avanzar hacia modelos avanzados de movilidad, como el control de accesos a ciudades en carriles de alta ocupación o los sistemas de tarificación dinámica, en los que el importe del peaje varía según el número de ocupantes, el tipo de vehículo o las emisiones.

Transporte público, sector ferroviario y tráfico aéreo

En el ámbito de transporte público, Indra ha desplegado un piloto en el norte de Madrid con los datos del operador de autobuses InterBus en el que se ha podido predecir la venta de billetes y pasajeros o posibles fallos en el sistema en base a los modelos descriptivos generados a partir de los datos.

Asimismo, en el ámbito del mantenimiento ferroviario predictivo y la gestión logística, la compañía también ha conducido proyectos en los trenes de mercancías mediante algoritmos de visión artificial para identificar vagones, contenedores y placas de mercancías peligrosas a partir de imágenes y 'tags RFID'.

En el caso del tráfico aéreo, Indra también trabaja en proyectos de innovación avanzada que explotan estas nuevas tecnologías digitales para hacer modelos predictivos en los flujos de pasajeros de las terminales de aeropuertos, en el marco del macroprograma de innovación SESAR.

Además, también ha desarrollado algoritmos para optimizar el 'turnaround' --el proceso de preparación de un avión para su despegue tras su llegada al aeropuerto--, de cara a reducir el tiempo que los aviones están en pista.

En todos estos proyectos, Indra ha logrado hacer predicciones de demanda vehicular, generar modelos probabilísticos de accidentabilidad, predecir la degradación de infraestructuras o identificar tipos de viajeros en aeropuertos y predecir su comportamiento, entre otras ventajas.

Impulso al coche conectado

Uno de los proyectos más innovadores de Indra, en colaboración con Cintra, es CRIS (Central Road Information System), una plataforma que recomienda de forma automática y en tiempo real a los operadores la información que sería bueno compartir tanto con vehículos conectados a través de comunicaciones vehiculares, como tradicionales sin conexión a través de los paneles de mensajería variable.

Esta solución, que saca partido del big data y la inteligencia artificial y puede alcanzar una capacidad de procesamiento de 10 mensajes por vehículo y segundo para un tráfico de más de 200.000 vehículos al día, se alimenta de los datos de todo tipo de sensores y de los propios coches conectados y ya está siendo desplegada en la autopista I-66 Outside the Beltway de acceso a Washington.

De un modelo preventivo a uno predictivo

Todos estos desarrollos demuestran que la IA es el gran aliado del transporte para afrontar sus grandes retos de futuro: ser más autónomo, inteligente, eficaz, seguro, accesible y sostenible.

Cada vez existen más datos y la IA permite que estos puedan ser procesados y manejados a una velocidad nunca vista, lo que permite al transporte pasar de un modelo preventivo a uno predictivo al tiempo que optimiza y automatiza todos sus procesos.

"La IA cada vez es más accesible, lo que hace que cada día más compañías de la industria estén empezando a aplicarla, haciendo frente a sus grandes retos de futuro. El objetivo debe ser llegar a un transporte mucho más globalizado e integrado, que ayude a que los distintos modos de transporte se 'comuniquen' entre ellos", concluye el coordinador de proyectos de innovación de Mobility en Indra.