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TECNOLOGÍA APLICADA AL TRANSPORTE

Un estudio reduce en un 80% los taxis necesarios en grandes ciudades como Nueva York

Un algoritmo desarrollado por el MIT planificaría las rutas gracias a la inteligencia artificial. Los viajeros tendrían que compartir vehículo con otros pasajeros

 

Un taxi en Nueva York. -

JOSEP M. BERENGUERAS
03/01/2017

Nueva York tiene en la actualidad una flota de unos 14.000 taxis. Sin embargo, un estudio del MIT asegura que se podría cubrir toda la demanda de la ciudad con solo 3.000 vehículos. ¿Cómo? Gracias a la inteligencia artificial y a la compartición de vehículos.

El CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) del MIT ha calculado mediante un algoritmo cómo se podría dar respuesta a la demanda de taxis de Nueva York con vehículos autónomos o con coches con conductor pero dotados de alta tecnología. Y la conclusión no gustará a los taxistas: la flota se podría reducir considerablemente si los ciudadanos estuviesen dispuestos a compartir vehículo y fuese la inteligencia artificial la que gestionase el servicio.

Para hacer los cálculos, el CSAIL ha analizado los datos de más de 3 millones de trayectos realizados por taxis en Nueva York en los últimos meses. A partir de ahí, ha realizado una proyección partiendo de la premisa de que sea un algoritmo (inteligencia artificial) el que procese todas las peticiones (realizadas de antemano por teléfono o internet), de tal manera que el sistema es capaz de diseñar la planificación en tiempo real para que se aprovechen al máximo las rutas y la capacidad del vehículo (los taxis irían recogiendo y dejando pasajeros en todo el trayecto).

Actualmente, ya empresas como Uber ofrecen servicios de 'carpooling', es decir, de compartición de vehículos. Sin embargo, el algoritmo del MIT presenta algunas mejoras, ya que planifica las rutas sobre la marcha y puede agregar usuarios en medio del servicio.

El estudio concluye que con solo 3.000 taxis con capacidad para cuatro pasajeros o 2.000 en el caso de vehículos con capacidad para 10 personas se podría cubrir el 95% de la demanda en Nueva York. El nuevo sistema, eso sí, comportaría un tiempo de espera medio del taxi de 3,5 minutos. El algoritmo, además, es capaz de prever la mayor demanda de este tipo de transporte en áreas concretas durante momentos específicos como acontecimientos que requieran mayor número de taxis.

Según Daniela Rus, profesora del MIT, con este sistema "en vez de turnos de 12 horas, los taxistas podrían trabajar seis u ocho horas" para ganar la misma cantidad de dinero, porque la mejor gestión no comportaría una disminución de los ingresos. Rus, además, destacó que "menos coches en las carretas significa mejor calidad de vida para todos, mejora del tráfico, menos polución y una mejor experiencia de transporte". El resultado es un "algoritmo óptimo en todo momento" que, además, es capaz de aprender sobre los resultados obtenidos en todo momento.