Inteligencia artificial y movilidad. ¿Cuáles son sus beneficios a día de hoy?

Jun 16, 20224 minutos

Elena González Teijón

Head of Marketing & Communications

El célebre informático y matemático John McCarthy nombró y definió por primera vez en 1956 la Inteligencia Artificial como “la ciencia e ingeniería de crear máquinas inteligentes, y especialmente programas informáticos inteligentes”.

Desde ese momento, el campo no ha parado de crecer y a día de hoy podemos disfrutar de numerosas aplicaciones en todo nuestro entorno.

¿Imaginaría McCarthy el papel que jugaría la IA en la movilidad? ¿Que en el futuro los vehículos serían automatizados y conectados? ¿Qué nos moveríamos de forma multimodal en gran medida gracias al impacto de esta tecnología?

Cada vez son más las compañías del sector que ponen en marcha proyectos asociados a Big Data, la base de la movilidad inteligente, y las alianzas entre OEMs y grandes compañías tecnológicas están a la orden del día. Y esta tendencia cubre todos sus ámbitos: organismos públicos, talleres, aseguradoras, autovías, servicios de emergencia… en todas sus ramas podemos encontrar ejemplos de proyectos basados en la aplicación de inteligencia a grandes cantidades de datos.

Es más, Microsoft estima que en 2025, el 100% de los vehículos nuevos estarán conectados entre sí, enviando, analizando y recibiendo grandes flujos de información.

Pero, ¿cómo está beneficiando esto a la sociedad a día de hoy?

1.  Menor siniestralidad en nuestras carreteras

Sin duda, uno de los principales objetivos de la mayor parte de las iniciativas (sobre todo a nivel público) es reducir el número de accidentes.

A largo plazo, recoger información de movilidad, analizarla, e interconectarla con los elementos del tráfico, nos permite aprender sobre las circunstancias en las que ocurren los accidentes para desarrollar e implementar medidas de prevención

En el corto plazo, poder notificar a los conductores acerca del estado de la calzada, las condiciones meteorológicas y el estado del tráfico, nos permite adaptar cómo nos trasladamos y prevenir accidentes.

Más allá de factores externos, también es clave identificar patrones de cansancio en el conductor para alertarle del riesgo de que se produzca un accidente. Numerosos vehículos ya cuentan con esta tecnología, pero también podemos encontrar en el mercado dispositivos que ofrecen esta función.

2.  Traslados eficientes y sostenibles

Si tenemos que determinar otro objetivo prioritario para las iniciativas, sin duda se trata de la sostenibilidad. 

A día de hoy, uno de los principales retos de nuestra sociedad es alcanzar la eficiencia energética y reducir el número de emisiones de CO2, y en la movilidad encontramos un importante foco de acción.

Conocer de qué forma nos trasladamos y adaptar en qué medios lo hacemos tiene un alto impacto, tanto a nivel privado como en flotas corporativas. Analizando de forma agrupada nuestros históricos de movilidad es posible descubrir insights relevantes para tomar medidas.

Por ejemplo: el vehículo correcto (y su combustible) para cada trayecto dependerá de por qué tipo de vías nos movamos, con qué frecuencia, qué distancia recorramos, a qué tipo de tráfico nos enfrentemos…

Si analizamos estos parámetros, podríamos determinar que principalmente nos movemos por vías urbanas con acceso a puntos de carga, por lo que sería interesante contar con un peso elevado de vehículos eléctricos en nuestra flota. 

3.  Ciudades y transporte público inteligentes

Una smart city conecta en un mismo sistema el gobierno, economía, movilidad, medio ambiente, energía, sanidad, seguridad, y demás servicios públicos. 

Para ello, emplean la IA en la recopilación, análisis e intercambio de grandes cantidades de datos entre áreas. Gracias a estas bases de datos, es posible prevenir sucesos y evitar ciertos comportamientos, mejorando la calidad de vida de sus ciudadanos.

En una smart city, se conectan las zonas en rutas planificadas en función de la demanda y la capacidad urbanística, teniendo en cuenta históricos e información en tiempo real para ofrecer traslados más eficientes a sus habitantes.

Ya encontramos semáforos inteligentes programados con machine learning capaces de leer el tráfico. También son muchos los vehículos eléctricos conectados a las redes de carga de su entorno. En China, circulan ambulancias conectadas a plataformas de IA que eligen su ruta para circular sin obstáculos.

Smart cities e IA

4.  Logística inteligente

La movilidad conectada y el uso de grandes cantidades juega un papel muy importante en el traslado de mercancías. Los beneficios son muchos: por ejemplo, la localización en tiempo real unida a la elaboración de rutas optimizadas permite reducir los tiempos de entrega y ofrecer al cliente final la ubicación de su compra en todo momento.

Dichas rutas optimizadas, incluyen inputs clave como los costes de almacenamiento y transporte, el número de puntos en el reparto, tipo de mercancía a distribuir… La IA tiene capacidad de calcular rápidamente un gran número de variables asociadas a almacenamiento, manipulación y transporte, normativas, y condiciones meteorológicas.

Además de mejorar los traslados, la IA permite prever las ventas esperadas y distribuir las mercancías acordes a la demanda.

IA y logística

5.  Mantenimientos predictivos

Otro de los focos de la IA aplicada a movilidad es el desarrollo de sistemas basados en machine learning que permitan facilitar el mantenimiento y la detección de problemas en los vehículos.

Los algoritmos de machine learning emplean datos que recogen sensores ubicados en el vehículo para medir el deterioro real de las piezas.

Así, es posible detectar averías antes de que se produzcan (por ejemplo, detectando acumulaciones de gas en el depósito de aceite). Además, estudiando dichas averías de forma agregada, es posible estudiar fallos comunes para desarrollar sistemas que las prevengan y diseñar vehículos más eficientes.

Los algoritmos, además, se encargan de detectar errores potenciales en función de estadísticas del mismo modelo y condiciones de conducción similares, para programar visitas al taller en el sistema del propietario del vehículo.