Fuente: esmartcity.es
Predice patrones de movilidad de los ciudadanos a través de los datos de sus móviles para ser herramienta útil en la planificación del transporte.
Fruto de una investigación llevada a cabo por el Massachusetts Institute of Technology (MIT) y la compañía Ford, han desarrollado un sistema que utiliza los datos de localización de los teléfonos inteligentes para, a partir de ellos, extraer patrones de movilidad urbana.
Un sistema que, según el propio MIT, permite conocer cómo se mueven los habitantes de una ciudad de manera mucho más rápida y efectiva que con los métodos tradicionales de encuestas.
Durante la investigación, el nuevo sistema se aplicó a lo largo de seis semanas en la ciudad estadounidense de Boston, a partir de los datos extraídos de los smartphones de los residentes del área, lo que ha permitido construir de manera rápida el tipo de modelo de movilidad urbana de esa ciudad, un trabajo que, con los métodos tradicionales, hubiera costado años culminar.
La gran ventaja de nuestro sistema es que permite conocer características de movilidad de un gran número de usuarios, sin tener que preguntarles directamente acerca de sus opciones de movilidad, dice Marta González, profesora asociada de Ingeniería Civil y Ambiental en el MIT y autora principal del artículo.
En base a eso, continúa la profesora, creamos modelos individuales para calcular trayectorias diarias completas de la gran mayoría de usuarios de teléfonos móviles.
Probablemente, en el tiempo, veremos que esto trae la ventaja comparativa de hacer la planificación de transporte urbano más rápido y más inteligente e incluso permite la comunicación directa de los usuarios mediante recomendaciones.
Los investigadores que han llevado a cabo el trabajo destacan la importancia que el sistema tiene para la toma de decisiones a la hora de planificar el transporte metropolitano.
Hasta ahora tenían que utilizar las encuestas de viajes para conocer la demanda de transportes, pero como indica Jiang Shang, uno de los autores de la investigación nuestro método podría convertirse en la próxima generación de herramientas para los tomadores de decisiones en la planificación de infraestructuras futuras.
