Bus IA
De los datos a la acción: optimización de la red de autobuses con IA
La red de autobuses de la región de Barcelona está gestionada por diferentes autoridades y diversos operadores, y genera un gran volumen de datos operativos, tanto estáticos como dinámicos. Actualmente, parte de estos datos se comparten entre las entidades implicadas y se publican como datos abiertos en un formato estandarizado para poner la información a disposición del público. Sin embargo, esta información no se aprovecha en todo su potencial, ni a nivel de metadatos, ni mediante herramientas de análisis avanzadas, ni a través de modelos predictivos de forma generalizada.
Esta falta de aprovechamiento de los datos limita tanto la planificación y el funcionamiento eficientes del servicio como la capacidad de mejorar la información en tiempo real a disposición del público. Además, la ausencia de modelos compartidos para analizar la demanda o anticipar las interrupciones impide la optimización de las frecuencias, el ajuste de los recursos y la mejora de la experiencia de los usuarios.
El objetivo de BUS IA es federar, enriquecer y analizar de forma predictiva los datos del servicio de autobuses metropolitanos utilizando tecnologías de inteligencia artificial, con el fin de mejorar la eficiencia operativa, la planificación del servicio y la calidad de la información pública.
Fuentes de datos
Beneficios esperados
1
Mejorar la calidad y la interoperabilidad de los datos de la red de autobuses, tanto estáticos (paradas, rutas, horarios programados) como dinámicos (tiempos de paso, incidencias, ocupación), y hacerlos accesibles en formatos abiertos y estandarizados.
2
Desarrollar modelos analíticos y predictivos basados en IA capaces de detectar patrones de movilidad, anticipar la congestión, ajustar las frecuencias y optimizar la asignación de recursos operativos, para su aplicación tanto en la planificación como en la gestión en tiempo real.
3
Establecer mecanismos de gobernanza de datos compartidos entre operadores y autoridades, alineados con los estándares y marcos europeos (p. ej., NeTEx, SIRI, MMTIS) y los criterios de soberanía e interoperabilidad de los datos para facilitar la futura integración en espacios de datos nacionales o europeos.
4
Desplegar un prototipo funcional para validar los flujos de datos, los modelos de IA y las interfaces de consulta, con el fin de garantizar su escalabilidad y su posterior aplicación a otros modos de transporte (tranvía, metro, etc.).
Proveedores de datos
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