En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una herramienta útil y poderosa en múltiples sectores. En el ámbito del transporte y la movilidad, su aplicación no sólo se limita a la gestión operativa del tráfico en tiempo real (que es una de las aplicaciones de IA más extendidas en el sector) sino que está revolucionando todas las fases de un proyecto de tráfico, desde el punto de partida, ya que se empiezan a aplicar innovadoras formas de toma de datos y del procesamiento de estos, pasando por las fases de planificación, gestión, ejecución o incluso seguimiento del proyecto.
En Vectio, llevamos años integrando estas tecnologías en nuestros estudios, empleando por ejemplo cámaras de visión artificial para obtener información precisa del comportamiento real del tráfico. Gracias al aprendizaje automático, los modelos de tráfico pueden incorporar no solo conteos y aforos, sino patrones de comportamiento, relaciones no evidentes entre variables, o respuestas ante cambios estructurales en el entorno urbano. Esto resulta especialmente útil a la hora de evaluar cómo afectará un nuevo desarrollo (como un nuevo espacio logístico, una zona residencial o una superficie comercial) a la movilidad de su entorno.
En el sector del tráfico y la movilidad, la IA ofrece diferentes aplicaciones eficientes a la hora de elaborar un estudio de tráfico, y hoy nos gustaría repasar algunas de las herramientas que consideramos más útiles, que ya están asentadas en la planificación del tráfico y el transporte, y que utilizamos en la redacción de nuestros estudios.
- Obtención y procesamiento de datos: A través de tecnologías de visión artificial, como cámaras y algoritmos de detección de vehículos, se pueden obtener datos ricos y fiables sobre volúmenes, trayectorias y modos de desplazamiento. Aunque esta tecnología está siendo aplicada desde hace años, los grandes avances herramientas de IA han permitido ir un paso más allá, refinando la toma de datos y permitiendo obtener mayor riqueza en los datos obtenidos, identificando patrones vehiculares, de movimientos, movimientos anómalos, o modelos de vehículos, entre otros.
- Modelización predictiva: Los algoritmos de IA permiten proyectar escenarios futuros de movilidad teniendo en cuenta variables como el crecimiento poblacional, cambios en el uso del suelo, evolución de la demanda o nuevas infraestructuras. Esto ayuda a anticipar conflictos, evaluar soluciones y justificar inversiones con una base técnica. En ingeniería de transporte, concretamente en la estimación de viajes generados, tradicionalmente se han aplicado los modelos cuatro etapas (generación, distribución, reparto modal y asignación). Las distintas herramientas de IA disponibles en la actualidad han logrado que estos modelos evolucionen, agilizando los procesos e integrándose de manera troncal en todas las fases de un modelo de cuatro etapas.
- Análisis de sensibilidad y escenarios: Frente a los enfoques tradicionales, que se basaban en supuestos estáticos, la IA permite explorar múltiples escenarios de forma ágil y automatizada. Así se pueden comparar diferentes configuraciones viales, medidas de mitigación o estrategias de movilidad desde una visión integrada.
- Optimización de rutas y accesos. A la hora de planificar un nuevo desarrollo, es imprescindible justificar que el acceso vehicular en condiciones de seguridad, así como asegurar que dicho desarrollo no generará un impacto significativo sobre la red de carreteras del entorno. Gracias a las herramientas de IA que analizan espacialmente el entorno, se pueden obtener rutas de acceso eficientes, que se adecúen a la actividad a desarrollar y que permitan optimizar los tiempos de viaje y entradas, sin que se produzcan retenciones vehiculares adicionales.
- Seguimiento de proyectos en tiempo real. El uso de herramientas IA, junto con el uso de tecnologías Big Data, permite el seguimiento de proyectos en tiempo real, de manera que durante la propia ejecución del proyecto se puedan observar los resultados de tráfico y, de esta forma, tomar decisiones adecuadas e intervenir de la manera más rápida posible. A modo de ejemplo, en proyectos de reconfiguración viaria, existe la posibilidad de observar el tráfico que circula por el entorno mediante aplicaciones Big Data, e incorporar una herramienta de IA que analice y muestre los principales resultados, como posibles retenciones u otros indicadores de las condiciones de circulación.
Además de estas herramientas, otras aplicaciones IA de carácter más generalista, como las que utilizan modelos de lenguaje generativos (Large Language Model) también tienen cabida en las fases de planificación, siempre y cuando se utilicen modelos entrenados para que sean técnicamente fiables, utilizando datos de alta calidad o incorporando procesos de validación y evaluación continuos. No obstante, a día de hoy, aunque se implementen distintos mecanismos de control, estas herramientas quedan limitadas por la supervisión humana, lo que las hace aun altamente dependientes y disminuye hasta cierto punto su efectividad.
Como principal conclusión, la incorporación de IA en la planificación del transporte no solo mejora la precisión de los análisis, sino que también brinda nuevas oportunidades, que resultan especialmente valiosas en un contexto urbano en constante evolución, donde las decisiones de planificación deben tomar en cuenta factores como la sostenibilidad, la eficiencia energética, la equidad en el acceso a la movilidad y la resiliencia ante escenarios inciertos.
En definitiva, la Inteligencia Artificial no sustituye al criterio técnico ni a la experiencia acumulada en años de trabajo, sino que los potencia. En Vectio concebimos la IA como una herramienta complementaria, que permite analizar de manera más eficiente el entorno para obtener resultados más precisos y adecuados. A medida que las ciudades y regiones apuestan por planificaciones más inteligentes, sostenibles y centradas en las personas, contar con tecnologías que conviertan la inmensidad de los datos disponibles hoy en día en conocimiento se vuelve fundamental y, en ese camino, la IA ofrece multitud de posibilidades para obtener, desde la planificación del tráfico y el transporte, soluciones más sostenibles y adecuadas al mundo del mañana.
Gracias por su lectura.
Carlos González | Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos
