Virtual Desk aplica los modelos de su solución Ai4Transportation en la Plataforma de analítica avanzada de la EMT
Virtual Desk ha conseguido culminar un nuevo proyecto exitoso, esta vez para la EMT (Empresa Municipal de Transportes) de Madrid, gracias a la aplicación de modelos basados en inteligencia artificial de su solución Ai4Transportation, en el desarrollo de un caso de uso analítico basado en la plataforma Big Data existente en la EMT y que también fue desarrollada por Virtual Desk.
La EMT necesitaba reaccionar de forma rápida y aplicar medidas tecnológicas para hacer frente a la Covid 19, garantizando la ocupación en sus autobuses que permitiera garantizar la distancia social, y para ello era necesario conocer con antelación el nivel de la ocupación de viajeros de sus más de 2.000 autobuses y poder comunicarlo a los viajeros en tiempo real.
El sistema de Big Data en producción en la EMT, fue desarrollado por Virtual Desk en 2019 y permitía obtener información detallada de la demanda de transporte a través de los datos que se obtienen de las validaciones de los viajeros y de otras fuentes, con capacidades de tiempo real como base de una estrategia de MaaS (Mobility as a Service), que permitiera mejorar la experiencia de sus usuarios, optimizar la planificación de sus servicios y fomentar la multimodalidad integrando sus diferentes servicios de transporte.
Este proyecto supuso un reto importante ya que requería la utilización e integración de tecnologías sofisticadas: planificadores multimodales, herramientas de optimización y analítica, sistemas de gobernanza programática, estandarización automática de datos difusos y su interoperabilidad, así como el diseño y construcción de una plataforma basada en tecnologías Big Data que pudiera soportar la carga de grandes volúmenes de información, provenientes de las validaciones del mayor operador de autobuses de España, de los aforadores y de los sensores de la ciudad de Madrid, aparcamientos, apps, datos de telefonía, y otras fuentes.
La plataforma se diseñó con capacidades de tiempo real y dentro del ámbito del proyecto, Virtual Desk creó un modelo de cálculo en near real time (nRT) de las velocidades medias de los autobuses que permitían ajustar la velocidad entre autobuses de la misma línea según la demanda existente en cada momento.
En este nuevo proyecto, se ha implementado un nuevo caso de uso analítico y ha supuesto el reto adicional de aunar capacidades predictivas basadas en inteligencia artificial con la información en tiempo real y la comunicación a los viajeros a través de los canales de la EMT, y todo ello en un tiempo récord para poder hacer frente a la pandemia.
Para afrontar este reto, Virtual Desk ha utilizado los modelos analíticos de Ai4Transportation que cuenta con algoritmos propios para la construcción de cadenas multimodales que parten de validaciones, con modelos de analítica avanzada con los que se obtienen multitud de casos de uso para el conocimiento de la movilidad urbana e interurbana.
El proyecto ha culminado con éxito y ha supuesto la puesta en producción de un modelo matemático predictivo, que permite conocer el nivel de la ocupación de los autobuses con una antelación de una semana y reconfigurar las rutas con los niveles más altos de ocupación integrándolo con los canales de comunicación de EMT.
Gracias a la implantación de esta plataforma, la EMT puede gestionar de un modo más eficiente la capacidad de su flota de más de 2000 autobuses, repartidos por 213 líneas, que recorren una extensión de 3800 kilómetros, transportando 450 millones de viajeros al año.
De nuevo, esto supone otro ejemplo de la apuesta que Virtual Desk realiza por la innovación y la aplicación de la analítica de datos en la Administración Pública, reflejando, a la vez, la capacidad y la solvencia a la hora de implementar proyectos innovadores que mejoren la calidad de vida de los ciudadanos y su relación con los servicios públicos en el día a día.