Uno de los grandes retos a los que se enfrentan las sociedades actuales está en el transporte. Moverse de un lugar a otro es importante, una realidad inevitable de los patrones de vida del mundo contemporáneo, pero cada vez resulta más imprescindible que esa movilidad sea sostenible y respetuosa con el medioambiente.

Las estadísticas de la Unión Europea señalan que el transporte sigue siendo una de las principales fuentes de «presiones medioambientales», por lo que es fundamental incentivar el uso del transporte público. Cuando se comparten desplazamientos, se reducen las emisiones vinculadas. Además, si se opta por ciertos medios de transporte frente a otros, también se logra aumentar la sostenibilidad de los movimientos de personas y mercancías. De hecho, esto es lo que ha dado un nuevo impulso al viajar en tren, ya que es menos contaminante que otros medios.

El reto no está solo en comprender cómo deben cambiar los patrones de movilidad, sino también en convencer a los ciudadanos de que opten por estos medios de transporte frente a alternativas que consideran más cómodas, pero son menos verdes.

Si el transporte público quiere convencer de forma real y efectiva a los consumidores, debe demostrar que es cómodo, fácil de emplear y, sobre todo, fiable. Los ciudadanos quieren tener la certeza de que llegarán al lugar de destino en el momento esperado y que sus conexiones con otros medios de transporte serán como están previstas.

Ahí es donde la tecnología tiene un papel fundamental y donde las herramientas de machine learning e inteligencia artificial funcionarán como garantía para cumplir con lo esperado.

El machine learning cambia el transporte

Los pasajeros tienen ciertas expectativas cuando afrontan un viaje en tren. Quieren saber cuándo van a salir y llegar, que esas predicciones se cumplan y que si se producen alteraciones durante el trayecto les den información detallada y precisa en el momento exacto en el que están pasando las cosas. La inteligencia artificial y el machine learning son cruciales para cumplir con esas perspectivas. Como explica el whitepaper Máquina de predicciones: aprovecha la IA en el sector del transporte para realizar predicciones exactas, la tecnología será la clave para solventar los retos del transporte.

El big data funciona como base para que la inteligencia artificial y el machine learning puedan obrar su magia y mejorar el servicio que ofrecen las compañías de transporte. El transporte inteligente es una de las bases de las smart cities, pero en el futuro inmediato sus beneficios y aplicaciones irán mucho más allá en términos geográficos. Toda la movilidad debe ser smart.

En el caso de los viajes en tren, el machine learning permite hacer predicciones muy precisas de cómo serán los trayectos. Prognoseautomat, la solución de machine learning de T-Systems, bate los modelos de predicciones actuales para transporte ferroviario a la hora de pronosticar los retrasos, pero también a la hora de predecir en general las llegadas y partidas.

La herramienta permite hacer un análisis en tiempo real, calculando con mucha mayor precisión qué va a ocurrir y qué está pasando. Además, abre la mano para tener en cuenta muchos más datos en la analítica. No solo importa a qué hora exacta salió un tren de una estación, sino que también se pueden incorporar al análisis fuentes de datos secundarias, como información del tiempo, que impactan en el trayecto.

De este modo, los cálculos son mucho más precisos y acertados.