{"id":12205,"date":"2024-12-10T17:00:30","date_gmt":"2024-12-10T17:00:30","guid":{"rendered":"https:\/\/komorebi.ai\/?p=12205"},"modified":"2024-12-10T17:03:42","modified_gmt":"2024-12-10T17:03:42","slug":"ia-para-la-movilidad-sostenible-en-madrid","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/komorebi.ai\/en\/ia-para-la-movilidad-sostenible-en-madrid\/","title":{"rendered":"IA para la Movilidad Sostenible en Madrid"},"content":{"rendered":"
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Komorebi AI<\/a><\/b> ganador del reto 4 de Movilidad Sostenible de los Premios inteligencia artificial y tecnolog\u00edas avanzadas 2024 del Ayuntamiento de Madrid<\/a><\/b>,<\/strong> con el proyecto: \u201cPredicci\u00f3n Din\u00e1mica y Gesti\u00f3n en Tiempo Real para la Movilidad de Mercanc\u00edas: IA para la Movilidad Sostenible en Madrid (IAMOV)\u201d\n

\nLa movilidad en grandes ciudades es un reto constante y creciente. Madrid no es ajena a esta realidad. Con el aumento en la urbanizaci\u00f3n previsto para los pr\u00f3ximos a\u00f1os, encontrar soluciones para un transporte eficiente y sostenible se vuelve esencial. Pero, \u00bfc\u00f3mo se conjuga la tecnolog\u00eda con la log\u00edstica y el transporte urbano? Aqu\u00ed es donde entra IAMOV, el proyecto ganador del Reto 4 del Ayuntamiento de Madrid, liderado por Komorebi AI Technologies.\n

\nPara el 2050, se espera que el 68% de la poblaci\u00f3n mundial viva en \u00e1reas urbanas. Este crecimiento poblacional plantea exigencias significativas sobre los sistemas de transporte y la necesidad de modelos log\u00edsticos que anticipen y se adapten a demandas futuras. En Madrid, el portal Informo ya proporciona datos valiosos sobre el tr\u00e1fico en tiempo real. Sin embargo, IAMOV busca llevar esto un paso m\u00e1s all\u00e1, integrando inteligencia artificial para mejorar la predicci\u00f3n y gesti\u00f3n de estos flujos.\n

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Objetivo del Proyecto IAMOV<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tIAMOV, impulsado por Komorebi AI y el Centro de Innovaci\u00f3n para la Log\u00edstica y Transporte de Mercanc\u00edas (CITET)<\/a><\/b>, tiene como objetivo implementar sistemas de IA avanzados para predecir patrones de movilidad.<\/strong> Este sistema no solo anticipar\u00e1 demandas actuales y futuras de transporte de mercanc\u00edas, sino que tambi\u00e9n optimizar\u00e1 rutas en tiempo real.

\nLa soluci\u00f3n se basa en el an\u00e1lisis de datos pasados y presentes para crear predicciones de hasta 10 d\u00edas en el futuro. Estas predicciones incluir\u00e1n tanto la demanda de mercanc\u00edas como los flujos de tr\u00e1fico, permitiendo una gesti\u00f3n m\u00e1s proactiva.<\/p>\n
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Datos: La Materia Prima de IAMOV<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tPara alcanzar estos objetivos, el proyecto se nutre de una variada gama de fuentes de datos:
\n– Tr\u00e1fico y Regulaci\u00f3n: Portal Informo.
\n– Veh\u00edculos Industriales: Datos del registro SER.
\n– Restricciones de Acceso y Distribuci\u00f3n: Informe de CITET.
\n– Comercios: Portal de datos abiertos o API de Google Maps.
\n– Contaminaci\u00f3n: Ayuntamiento de Madrid.
\n– Meteorolog\u00eda: Pron\u00f3sticos y datos actuales.\n

\nEstas fuentes se combinan en un sofisticado motor de IA, permitiendo visualizar un cuadro integral del ecosistema de tr\u00e1fico y log\u00edstica de Madrid. El proyecto provee las siguientes funcionalidades diferenciadas que se describen a continuaci\u00f3n:\n

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Predicci\u00f3n de demanda de transporte de mercanc\u00edas<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tSe analizar\u00e1n las caracter\u00edsticas del veh\u00edculo de mercanc\u00edas como tipo (ligero o pesado), distintivo ambiental y uso (por ejemplo, caja cerrada o isotermo), junto con la frecuencia de accesos, rutas de entrada\/salida, tiempo de permanencia dentro de la M-30 y su relaci\u00f3n con los datos de contaminaci\u00f3n.\n

\nEstas m\u00e9tricas se actualizar\u00e1n frecuentemente. Un modelo inicial describir\u00e1 la distribuci\u00f3n de demanda entre tipos de mercanc\u00edas, usando datos de locales y flujos de acceso para determinar vol\u00famenes actuales. Finalmente, un modelo de IA combinar\u00e1 estos resultados con variables adicionales (meteorolog\u00eda, calendario laboral, eventos) para prever la demanda futura con hasta 10 d\u00edas de antelaci\u00f3n.\n

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Predicci\u00f3n de flujos de tr\u00e1fico y optimizaci\u00f3n de rutas<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tSe entrenar\u00e1 un modelo de IA para prever el flujo de tr\u00e1fico con hasta 10 d\u00edas de antelaci\u00f3n utilizando datos de calle, hist\u00f3ricos de tr\u00e1fico, condiciones meteorol\u00f3gicas, calendario laboral e incidencias viarias como obras. El modelo etiquetar\u00e1 el estado del tr\u00e1fico en fluido, lento, retenci\u00f3n, o congesti\u00f3n, similar al portal Informo.\n

\nLa optimizaci\u00f3n de rutas utilizar\u00e1 predicciones de demanda de mercanc\u00edas y tr\u00e1fico de IA. La herramienta ajustar\u00e1 funciones objetivo como minimizar distancia, tiempo de entrega o impacto en tr\u00e1fico, teniendo en cuenta restricciones de horario, acceso y capacidad. Modelar\u00e1 matem\u00e1ticamente el problema, permitiendo simulaciones y proponiendo rutas \u00f3ptimas para satisfacer la demanda dentro de la M-30, especificando accesos y horarios adecuados.\n

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Impacto y beneficios de la soluci\u00f3n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tEl impacto de IAMOV va m\u00e1s all\u00e1 de la mejora log\u00edstica. Al reducir la congesti\u00f3n y optimizar rutas, la ciudad experimentar\u00e1 una reducci\u00f3n en la contaminaci\u00f3n atmosf\u00e9rica, contribuyendo a un entorno m\u00e1s limpio y saludable. Adem\u00e1s, permitir\u00e1 a Madrid realizar simulaciones de escenarios de tr\u00e1fico, facilitando la adaptaci\u00f3n r\u00e1pida ante cambios en la infraestructura vial.\n

\nDesde un enfoque de resiliencia, IAMOV tambi\u00e9n proporciona herramientas para simular y testear escenarios sin incurrir en costos materiales, utilizando simulaciones de gemelos digitales para optimizar estrategias de gesti\u00f3n de tr\u00e1fico.\n

\nIAMOV no solo atiende las necesidades de la ciudad y el medio ambiente, sino tambi\u00e9n las de diferentes sectores:
\n– Planificaci\u00f3n Eficiente: Mejora la toma de decisiones basada en datos.
\n– Beneficios Econ\u00f3micos: Reduce costos operativos y optimiza recursos.
\n– Beneficios Operacionales: Mejora la log\u00edstica del transporte de mercanc\u00edas.
\n– Beneficios Medioambientales: Disminuye la emisi\u00f3n de CO2 y mejora la calidad del aire.
\n– Beneficios de Resiliencia: Aumenta la capacidad de adaptaci\u00f3n al cambio.

\n\nCon un grado de madurez tecnol\u00f3gica avanzado, IAMOV se posiciona como una herramienta esencial para ciudades que buscan equilibrar el crecimiento urbano con la sostenibilidad. Al anticipar y adaptarse din\u00e1micamente a las condiciones cambiantes, las empresas y entidades de Madrid disponen de un aliado poderoso en su camino hacia una movilidad m\u00e1s eficiente y sostenible.\nMadrid est\u00e1 en el camino correcto hacia la movilidad sostenible, y en Komorebi estamos orgullosos de ser parte de esta transformaci\u00f3n.\n

\n\u00bfQuieres aprovechar las capacidades de la Inteligencia Artificial en tu empresa? P\u00f3nte en contacto con nosotros en consulta@komorebi.ai<\/a><\/b>.<\/p> Estamos deseando conectar, aprender y crecer contigo.\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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