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La forma en que nos desplazamos por la trama urbana se está transformando gracias a tecnologías avanzadas como sensores y analítica de datos. Esta revolución mejora la gestión del tráfico y la calidad de vida en las ciudades, y contribuye a un entorno más limpio y sostenible.

Sensores: recolección de datos en tiempo real

• Tráfico de vehículos: los sensores monitorizan el flujo de vehículos para optimizar los tiempos de los semáforos y reducir atascos. En San Francisco, el sistema de gestión SFMTA utiliza sensores para ajustar los semáforos según las condiciones del tráfico en tiempo real.
• Transporte público: sensores en autobuses, metro y trenes ofrecen datos en tiempo real sobre su ubicación y velocidad, para así mejorar la puntualidad y eficiencia del servicio. En Estocolmo, los autobuses llevan sensores que permiten detectar retrasos y ajustar rutas y horarios al instante. El transporte corporativo compartido encuentra un ejemplo destacado en la internacionalizada BusUp, que con el apoyo de la Inteligencia Artificial (IA) optimiza el uso de autobuses para llevar a trabajadores de distintas empresas en rutas que conectan polígonos y áreas alejadas.
• Movilidad de peatones y ciclistas: sensores en cruces y carriles bici ayudan a entender los patrones de movimiento de peatones y ciclistas. En Copenhague, los sensores en los carriles bici recogen datos sobre el flujo de ciclistas para sincronizar semáforos, priorizando su paso y mejorando la seguridad en las intersecciones.

Analítica de datos: la inteligencia que transforma la movilidad

La analítica de datos interpreta la información recolectada por los sensores. Gracias a técnicas avanzadas de procesamiento de datos y algoritmos de IA, se pueden hacer análisis detallados que facilitan la toma de decisiones:

• Gestión del tráfico: con datos en tiempo real, es posible predecir congestiones y ajustar los planes de tráfico en consecuencia. En Barcelona, el sistema de gestión del tráfico utiliza datos de sensores y cámaras para optimizar el flujo de vehículos y reducir tiempos de viaje. En el Reino Unido, el sistema SCOOT ajusta los tiempos de los semáforos y reduce la congestión en las calles más transitadas.
• Planificación urbana: la analítica de datos permite identificar áreas con alta demanda de transporte y diseñar soluciones que mejoren la conectividad, como nuevas rutas de autobuses o carriles bici.
• Reducción de emisiones: analizando los datos de movilidad, se pueden implementar medidas para reducir la contaminación, como zonas de bajas emisiones o incentivos para el uso de vehículos eléctricos.