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Las grandes ciudades y el tráfico no suelen llevarse muy bien. Con los atascos, los humos y el avance de los relojes, la desganada impaciencia de miles de personas achaca la gran cantidad de vehículos, la lluvia que lo entorpece todo o el mal diseño de la ciudad. Quizás sea por estos factores y otros añadidos, pero poco se puede hacer para evitar la lluvia o transformar un núcleo urbano ya construido.

Una de las alternativas utilizadas tradicionalmente para mantener menos vehículos en funcionamiento es utilizar el transporte público. Sin embargo, las rutas que siguen los autobuses urbanos no siempre son las más adecuadas. Estos se registraron en un mapa, y los cálculos a veces se hacían hace años (cuando el tráfico era radicalmente diferente). Un equipo de investigadores de IBM del proyecto Datos para el desarrolloha hecho formulario Mejora de las redes de transporte públicobasado en el uso del teléfono celular.

El experimento se llevó a cabo en la ciudad de Abidjan, la más grande de Costa de Marfil, donde los dispositivos más comunes siguen siendo los teléfonos móviles tradicionales y no los smartphones. encima los datos devueltos por estos terminales a través de llamadas o mensajes de textoLos investigadores han logrado determinar su posición y evolución a lo largo del tiempo. Esto les permitió verificar los lugares de origen de los viajeros y los destinos finales para determinar el mapa óptimo de rutas urbanas.

Al rastrear las señales enviadas por los teléfonos celulares, IBM ha sugerido nuevas rutas para la red de transporte público de la ciudad que podrían Ahorre un 10% de tiempo. El estudio se realizó en una muestra de medio millón de usuarios móviles que sirvieron como sensores para recopilar información. Las llamadas y los SMS representan el tráfico de datos registrados y ayudan a definir la posición de un terminal.

Esta es una muestra de los tres millones de residentes de Abidján que se desplazan en una flota de más de 500 grandes autobuses, 5.000 minibuses y 11.000 taxis. Sin embargo, es a partir de esta parte de la población que se puede determinar la tendencia general. El resultado de la demanda analizada dio lugar a una propuesta para crear dos nuevas rutas y ampliar una existente.

Un esquema orientado al desarrollo

Implementaron este modelo de estudio basado en teléfonos móviles tradicionales de IBM, ya que el uso de teléfonos inteligentes en Costa de Marfil no está tan extendido como en los países industrializados. La abundancia de este tipo de datos permite que se forme un mapa bastante completo de la posición de la gente cada momento.

Las mejoras que esta información puede aportar a las redes de transporte público urbano son un contribuyente importante al desarrollo, especialmente en lugares densamente poblados donde las carreteras urbanas son de naturaleza caótica debido a su rápido crecimiento. Aun así, el modelo no es perfecto. Esto puede fallar si una masa inesperada de viajeros utiliza una ruta recién creada o modificada.

Es cierto que es posible controlar los resultados y analizar cómo se comportan los viajeros en relación con las funciones recién implementadas. Si no se han cumplido las previsiones y se puede mejorar la nueva condición, el equipo de científicos la resolverá en unos meses. La única desventaja del sistema es que actualmente no permite mediciones en tiempo real.

Las posibilidades adicionales de Internet móvil

Una de las principales diferencias en el uso de un modelo de este tipo con teléfonos móviles en comparación con los teléfonos inteligentes es el conocimiento en tiempo real. La monitorización mediante terminales inteligentes representa un importante paso adelante en comparación con sus predecesores.

Aunque la principal desventaja es que no todas las ciudades pueden aplicar este modelo para teléfonos inteligentes, la muestra debe representar a toda la población, y en este caso no siempre es así. Sin embargo, el aumento en el consumo de datos móviles es evidente y está creciendo de lleno gracias a las redes LTE.

Para dar una idea de lo que se puede lograr con los teléfonos inteligentes, el ejemplo de Twitter es muy ilustrativo. Estadounidense Eric Fischer analizó más de un millón de tweets sobre viajes Eso tuvo lugar durante más de un mes en el territorio de su país y en Europa. De esta manera, mostró los flujos de transporte que ocurrieron en estos datos en una visualización.

Imagen: epSos.de

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