16 de agosto de 2024
Explore cómo se está utilizando la IA para mejorar el viaje de los pasajeros del metro desde la entrada hasta la salida, aumentando la eficiencia y la seguridad en los sistemas de transporte urbano.
Los sistemas de metro son el corazón del transporte público de una ciudad y transportan a millones de pasajeros cada día. Ciudades como Nueva York y Tokio ven más de 3 millones y 6 millones de usuarios de metro diariamente. A medida que las ciudades crecen, hacer que los sistemas de metro sean más eficientes, seguros y agradables para los pasajeros se vuelve vital.
Aquí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial (IA), transformando desde la compra de billetes hasta el mantenimiento de trenes. En este artículo, daremos un paseo por un sistema de metro, observando cómo la IA mejora cada paso del viaje y las tecnologías de IA ocultas que mantienen todo funcionando sin problemas.
Normalmente, un viaje en el metro comienza con hacer fila, comprar un billete y pasar por los torniquetes. La IA agiliza activamente este proceso, haciéndolo más rápido y conveniente para los pasajeros. Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento facial se puede utilizar en los sistemas de venta de billetes del metro. En las ciudades concurridas, los pasajeros pueden acceder a los servicios sin billetes físicos ni tarjetas inteligentes. En su lugar, sus rostros se escanean en los puntos de entrada, lo que permite un acceso fluido. En 2019, Beijing introdujo un sistema de reconocimiento facial para hacer frente al hacinamiento y reducir las largas colas durante las horas punta.
Una integración perfecta de la IA facilita los desplazamientos diarios y beneficia a millones de pasajeros cada día. Los sistemas de venta de billetes impulsados por la IA no solo mejoran la experiencia del pasajero, sino que también aumentan la seguridad. Al analizar los datos faciales, el sistema garantiza que solo los pasajeros autorizados entren en la estación. La IA puede verificar rápidamente las identidades, detener el acceso no autorizado y detectar posibles amenazas. Puede acelerar el proceso de entrada, mejorar la seguridad y reducir la evasión de tarifas.
Después de entrar en el metro, orientarse en la estación puede ser confuso, especialmente durante las horas pico. Los sistemas de navegación basados en IA pueden facilitar el desplazamiento por el metro al ofrecer a los pasajeros orientación en tiempo real. Estos sistemas utilizan algoritmos de IA para analizar datos de fuentes como GPS, sensores y cámaras para encontrar las mejores rutas y proporcionar indicaciones precisas y actualizadas. Los pasajeros pueden usar aplicaciones móviles, similares a Google Maps, para recibir indicaciones paso a paso dentro de la estación y localizar rápidamente andenes, salidas y servicios. La navegación basada en IA puede ahorrar tiempo y reducir el estrés.
Aparte de la navegación, los datos de las cámaras y la visión artificial en un metro pueden utilizarse para monitorizar la densidad de la multitud en tiempo real. Las cámaras situadas en toda la estación pueden contar los pasajeros en zonas específicas para detectar posibles cuellos de botella y puntos de aglomeración. Estos datos ayudan a las autoridades de transporte a tomar medidas proactivas, como ajustar las frecuencias de los trenes o enviar personal para gestionar las multitudes. De hecho, la IA se ha utilizado experimentalmente en Dubái para reducir la congestión entre un 40% y un 60% y reducir los tiempos de espera a 30 minutos durante las horas punta y los eventos públicos.
A medida que los pasajeros suben al tren, la IA puede mejorar su experiencia de viaje de varias maneras. Entendamos algunas de estas aplicaciones:
Los propios trenes del metro también pueden funcionar con IA. Los trenes totalmente autónomos pueden operar de forma segura sin miembros de la tripulación humana. Estos trenes impulsados por IA utilizan algoritmos avanzados para la toma de decisiones en tiempo real y sensores para detectar obstáculos y operar de forma segura. Los trenes de metro impulsados por IA reducen los costos de personal, ofrecen una mayor flexibilidad para transportar a más pasajeros con una mejor calidad de servicio, pueden ser más puntuales de manera consistente y optimizan la aceleración y el frenado para reducir el consumo de energía. Por ejemplo, el Proyecto de Tránsito Ferroviario de Honolulu es el primer sistema totalmente autónomo en los EE. UU. Se espera que el sistema reduzca la congestión del tráfico y las emisiones al eliminar alrededor de 40,000 viajes en automóvil por día.
Monitorear cuántas personas salen por diferentes estaciones también es esencial para gestionar el flujo del metro de manera eficiente. Los modelos de IA, como Ultralytics YOLOv8, juegan un papel clave en este proceso. YOLOv8 también admite el seguimiento de objetos y se puede utilizar para identificar y seguir múltiples objetos en tiempo real, lo que lo hace perfecto para sistemas de metro concurridos. Al analizar las transmisiones de video de las cámaras colocadas en todas las estaciones, YOLOv8 puede contar los pasajeros que salen, rastrear sus movimientos y detectar patrones de congestión.
Más allá de las puertas de salida del metro, la IA se puede integrar en soluciones de conectividad de última milla. Las estaciones de bicicletas compartidas habilitadas con IA, los servicios de transporte compartido y los servicios de transporte pueden facilitar la salida de los pasajeros de la estación. Al analizar los datos en tiempo real, la IA puede predecir la demanda y cuándo están disponibles estos servicios. Esta tecnología también puede sugerir las mejores rutas y modos de transporte según las condiciones actuales del tráfico y las preferencias individuales. Como resultado, los pasajeros pueden acceder rápidamente a las opciones de transporte más adecuadas al salir de la estación, lo que reduce los tiempos de espera y hace que su viaje sea más conveniente.
Como pasajeros, a menudo pasamos por alto los complejos procesos que tienen lugar durante nuestros viajes en metro. La IA es crucial entre bastidores, especialmente en la inspección y el mantenimiento de las vías. Sistemas como el Portal de Inspección de Vagones de Ferrocarril (RIP) de Duos Technologies son un ejemplo de este enfoque impulsado por la IA. Utilizando algoritmos de IA, el RIP captura y analiza imágenes de 360 grados de cada vagón en segundos, incluso a velocidades superiores a 200 km/h. Estos sistemas de IA basados en el borde detectan problemas y alertan al personal ferroviario sobre problemas de mantenimiento en 60 segundos. La supervisión constante permite identificar y abordar rápidamente los posibles problemas.
La gestión y optimización de la energía son otras aplicaciones de la IA en un metro que no son comúnmente conocidas. Por ejemplo, el Metro de Madrid utiliza un sistema basado en IA para reducir los costes energéticos de la ventilación en un 25% y recortar las emisiones de CO2 en 1.800 toneladas anuales. Operando 891 ventiladores que consumen hasta 80 gigavatios hora de energía al año, el sistema utiliza un algoritmo de optimización inspirado en el comportamiento de búsqueda de alimento de las colonias de abejas. Este algoritmo analiza grandes cantidades de datos, teniendo en cuenta factores como la temperatura del aire, la arquitectura de la estación, la frecuencia de los trenes, la carga de pasajeros y los precios de la electricidad. Utiliza datos tanto históricos como simulados para predecir y lograr el mejor equilibrio para cada estación, mejorando con el tiempo a través del aprendizaje automático.
La integración de la IA en los sistemas de metro ha traído numerosos beneficios. Por ejemplo, mejora la eficiencia al ayudar a los sistemas de metro a cumplir con los horarios, reducir los retrasos y optimizar las operaciones para servicios más fluidos. La seguridad también aumenta a través de la monitorización continua, y el mantenimiento predictivo ayuda a prevenir accidentes y fallos de funcionamiento.
Sin embargo, la implementación de la IA en los sistemas de metro conlleva desafíos, tales como:
A pesar de estos desafíos, los beneficios hacen de la IA una fuerza transformadora en los sistemas modernos de transporte urbano como los metros. El potencial de una mayor eficiencia, una mayor seguridad y una mejor experiencia para los pasajeros explica por qué la comunidad de la IA está trabajando activamente para superar estos obstáculos y aprovechar al máximo las ventajas que ofrece la IA. Por lo tanto, la próxima vez que viaje en metro, esté atento a las innovaciones de la IA que forman parte de su viaje.
Desde la entrada a la estación hasta la navegación, el viaje y la salida del metro, la IA está transformando todo el trayecto. Optimiza las operaciones, mejora la seguridad y ofrece una experiencia de pasajero fluida. Al mejorar el mantenimiento de las vías y la gestión de la energía, la IA garantiza sistemas de metro eficientes y rentables. A pesar de los desafíos como los costes de implementación y las preocupaciones sobre la privacidad de los datos, los beneficios de la IA en los sistemas de transporte urbano como los metros son innegables. A medida que las ciudades sigan creciendo, la IA desempeñará un papel cada vez más vital para que los viajes en metro sean más inteligentes, seguros y eficientes.
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