Los viajeros desconfían de volver al transporte público tras la pandemia de COVID-19;
las tecnologías como la IA y el Internet de las Cosas pueden ayudar a detectar y controlar el riesgo de transmisión durante los trayectos en transporte público;
los sistemas sin contacto, la desinfección automatizada y el big data pueden contribuir a crear un sistema de transporte público que priorice la salud y la seguridad.
La COVID-19 puede haber puesto al mundo en una calle de sentido único hacia el cambio, pero no ha detenido el tráfico. Mientras las personas resilientes de todo el planeta se preparan para regresar a una nueva normalidad, los desplazamientos y la salud pública ocuparán un lugar central.
Utilizar el transporte público será inevitable en esta casi normalidad, y las agencias de transporte se preparan con estrategias más inteligentes para apoyar la salud y el bienestar de los viajeros. Los sistemas robustos de transporte público se están reforzando con inteligencia artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT) para detectar y controlar de forma proactiva el riesgo de transmisión durante los desplazamientos. La preparación frente a pandemias es aquí la palabra clave, y una visión holística del transporte masivo, la prioridad más urgente. La tecnología avanzada y una planificación minuciosa, junto con políticas integrales de salud pública, están llamadas a impulsar el transporte en los años venideros.
Los objetivos de innovación en el transporte público han cambiado radicalmente tras la pandemia. Del desarrollo de formas de transporte masivo más eficientes en combustible, más ecológicas y más fiables, el foco se centra ahora en una experiencia de viaje segura gracias a entornos poco concurridos. Los pasajeros esperan un entorno de viaje más seguro, con un control preciso de la temperatura y de las mascarillas, y mejor higiene en el transporte y en las estaciones.
Una encuesta mundial reciente revela que hasta un tercio de las personas en algunas ciudades se muestran reticentes a volver al transporte público. Sin embargo, los sistemas habilitados por tecnología, capaces de adaptarse a las exigencias del distanciamiento social y de los horarios escalonados en las horas punta, podrían cambiar la situación para mejor. Se prevé que las frecuencias de los trenes sean especialmente más flexibles gracias a datos de densidad en tiempo real en los andenes, mejor gestionados, y viajar con seguridad puede volver a encarrilarse. Una transformación de este tipo implica procesar enormes cantidades de datos y aplicar analítica increíblemente compleja, pero supone un paso significativo para ganar la confianza del público.
Uso de visión artificial en las entradas de las estaciones
Entre las principales medidas para contener la infección en los puntos de acceso de las estaciones de transporte público figuran la detección de fiebre sin contacto y la detección de mascarillas tecnologías. La detección de fiebre y de mascarillas combina imágenes térmicas con analítica de vídeo inteligente y técnicas de IA para no solo identificar a las personas, sino también determinar su temperatura corporal y la presencia de mascarillas.
Esta solución se ha implementado en la red de trenes de Argentina, que combina reconocimiento facial y controles de temperatura ultrarrápidos con imágenes térmicas y de luz, al tiempo que valida las reservas de billetes. El sistema de control de acceso está conectado de forma inteligente a la base de datos de trenes argentina, que verifica los códigos QR y solo permite que los trabajadores esenciales accedan a los trenes del Área Metropolitana de Buenos Aires en hora punta. De forma similar, la capital surcoreana, Seúl, ha instalado paradas de autobús con paneles de vidrio equipadas con cámaras térmicas externas y esterilizadores ultravioleta (UV) internos. Instaladas a lo largo de las principales rutas, estas paradas contribuyen a frenar la transmisión de infecciones al detectar fiebre y crear un espacio estéril en el que esperar.
Reconocimiento de voz para reducir el contacto
Las estaciones concurridas equipadas con reconocimiento de voz y máquinas expendedoras de billetes con control por voz reducirán al mínimo el contacto con superficies de alto contacto y evitarán las infecciones cruzadas. La máquina automática de venta de billetes del Metro de Shanghái utiliza tecnologías de reconocimiento de voz y facial para expedir billetes tras recomendar las rutas idóneas según el destino.
En las estaciones de transporte deberían implantarse botones activados por voz para llamar al ascensor desde el exterior o comunicar el número de planta desde el interior. Por ejemplo, los ascensores diseñados por thyssenkrupp Elevator Italia cuentan con asistencia de voz que funciona por Wi-Fi o 4G para iniciar los comandos deseados. Como alternativa, los botones podrían activarse mediante la detección de proximidad y movimiento de la mano, sin contacto físico, como los botones holográficos implantados en los ascensores.
Desinfección automatizada de escaleras mecánicas
Los pasamanos de las escaleras mecánicas, muy utilizados por los viajeros, necesitarán desinfección constante para mantenerlos libres de gérmenes. Deberían desplegarse sistemas automatizados de limpieza de pasamanos que utilicen luz UV para desinfectar la banda de goma y garantizar el control de infecciones pese al contacto. Transport for London los ha implantado en la red de metro de Londres tras una prueba de seis semanas en la estación que da servicio al aeropuerto de Heathrow.
Optimización basada en IA para monitorizar multitudes y automatizar la respuesta
Las aglomeraciones en estaciones y durante los trayectos deberán gestionarse con horarios de trabajo escalonados y otras normativas de seguridad sanitaria impuestas por las agencias de empleo para evitar el estrés de las horas punta en la red de transporte. Estos cambios normativos afectarán necesariamente a las matrices origen-destino, que recogen datos sobre el movimiento a través de una ciudad desde un origen hasta un destino en las redes de transporte.
Los planificadores del transporte necesitarán acceder a herramientas de simulación basadas en datos para construir a partir de reconstrucciones de la jornada real. Después podrán revisar los horarios y ofrecer conocimientos y recomendaciones sobre la aplicación de las políticas. Fundamental para ello será una visión holística de andenes, estaciones y viajeros en tránsito. Aunque los datos en tiempo real de trenes y autobuses están disponibles, obtener datos de viajeros instantáneos y precisos puede ser un desafío.
Las técnicas de IA e IoT pueden ayudar a obtener la información que necesitan los planificadores del transporte para un control de multitudes más eficiente. Los datos Wi-Fi de los teléfonos de los viajeros pueden determinar la densidad de las aglomeraciones tanto en las estaciones como durante los trayectos, mediante un método anónimo y no participativo. Las agencias de transporte pueden emplear modelos probabilísticos y analítica de big data para extraer información sobre la densidad de personas en los andenes y en los alrededores de la estación.
Aplicar analítica de fusión sensible al contexto a los datos recopilados puede ofrecer información sobre los picos de afluencia y sus causas, así como sobre niveles inadecuados de oferta y demanda. Los umbrales de alerta para los niveles de aglomeración, junto con los procedimientos operativos estándar (SOP), pueden definirse según los protocolos de distanciamiento seguro. Los SOP, automatizados mediante sistemas de simulación ágiles, pueden activar después simulaciones en tiempo real basadas en IA que proporcionan planes de respuesta optimizados, como la incorporación de trenes y autobuses adicionales.
Con los avances en computación de alto rendimiento y big data, las agencias podrán utilizar simulaciones en tiempo real para resolver problemas de aglomeración. Este sistema también puede utilizarse para mejorar los tiempos de respuesta ante todo tipo de incidentes y para registrar fallos y problemas en los sistemas de señalización. La Autoridad de Transporte Terrestre de Singapur ha implantado un sistema de analítica basado en datos similar para gestionar los picos de tráfico de viajeros y las emergencias.
En el buen camino
La inversión en sistemas avanzados habilitados por tecnología puede centrarse en las necesidades actuales de contención de infecciones. Sin embargo, deberían aportar valor creando nuevos servicios y capacidades. Los planificadores y las agencias de transporte deben emplear analítica basada en datos para comprender mejor las ubicaciones y el comportamiento de los viajeros de cara al futuro. Las iniciativas más ambiciosas para transformar los sistemas de transporte no solo deberían salvaguardar la salud y la seguridad públicas, sino también llevar la experiencia del pasajero a un nuevo nivel. El resultado podría ser una reducción del estrés y la fatiga provocados por los desplazamientos, un impulso al bienestar mental y una mejora del bienestar social.
