En los últimos años, la carrera hacia la conducción autónoma ha acaparado los titulares, con marcas desafiantes como Uber y Tesla compitiendo con fabricantes convencionales como Volvo y BMW para lanzar el primer automóvil autónomo de mercado masivo. Sin embargo, mientras la idea de vehículos sin conductor ha recibido una amplia atención mediática, la tecnología que respalda estos avances ha pasado desapercibida. Lejos de la mirada de los medios, los fabricantes de automóviles y las empresas de transporte han estado invirtiendo silenciosamente en big data, instalando sensores y rastreadores en sus vehículos y en nuestro entorno para recopilar datos de manera continua y brindarles una mejor comprensión de la evolución de nuestras ciudades. Es el big data el que algún día pondrá vehículos autónomos en nuestras carreteras, nos ayudará a comprender y mejorar el flujo de tráfico y eliminará la necesidad de gestión de estacionamiento.
Los avances en técnicas analíticas, impulsados en gran medida por la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, están permitiendo a los fabricantes de automóviles, empresas de IoT y planificadores urbanos analizar big data con niveles cada vez mayores de sofisticación, precisión y velocidad. Pero, ¿cómo transformarán estos conocimientos cada vez más detallados el sector del transporte?
Reduciendo la congestión
Una de las aplicaciones más destacadas del big data es la capacidad de mapear datos de manera rápida, precisa y efectiva. Para el sector del transporte, esto significa poder mapear el flujo de tráfico y la congestión en tiempo real. Numerosas ciudades de todo el mundo están creando nuevos sistemas de gestión de datos para recopilar información de múltiples fuentes, incluidos sensores inteligentes y no inteligentes, y proporcionar una imagen en tiempo real de los desplazamientos en sus carreteras. Estos conjuntos de datos pueden ayudar a crear imágenes detalladas de la ciudad y brindar información sobre a dónde van las personas y cómo llegan allí. Al recopilar estos datos en plataformas de código abierto y fomentar la colaboración, los gobiernos locales pueden ayudar a que estos datos estén disponibles para los ciudadanos, permitiéndoles tomar decisiones sobre las mejores opciones de transporte en cualquier momento dado. Una vez que los vehículos autónomos sean comunes en nuestras carreteras y los conjuntos de datos que recopilen sean integrales, los planificadores urbanos tendrán una visión más completa de cómo las personas viajan de un lugar a otro y podrán gestionar sus calles de manera más efectiva ofreciendo a los conductores opciones de transporte más diversas. Estas ofertas de transporte multimodal ayudarán a las personas a llegar a su destino de la manera más económica y eficiente posible, reduciendo la congestión en las carreteras y permitiendo que las personas se desplacen por las ciudades de manera más rápida y conveniente que nunca. Es este tipo de tecnología de base la que las startups están creando y que impulsará la tecnología del transporte hacia adelante.
Mejorando la gestión del estacionamiento
Otro beneficio de utilizar big data es la optimización de la capacidad, que permite a los sistemas de tráfico y estacionamiento prever de manera efectiva la demanda para asegurar que se cumpla la capacidad necesaria. Al analizar conjuntos de datos, los algoritmos pueden examinar patrones y correlaciones a partir de datos actuales e históricos. Al demostrar qué áreas tienen una mayor demanda, los gobiernos locales pueden comprender mejor el paisaje urbano, lo cual será esencial durante las etapas de planificación y desarrollo. En AppyParking, recopilamos datos a través de sensores en ciudades de todo el Reino Unido, lo que nos permite ver si hay un espacio disponible, y con el tiempo, queremos poder compartir esta información con los gobiernos locales para ayudarles a mejorar la gestión continua del estacionamiento y asesorar sobre los requisitos futuros de estacionamiento basados en información precisa sobre la capacidad. Estos sensores de estacionamiento también pueden ayudar a los gobiernos locales a mitigar los costos asociados con la aplicación y el procesamiento de multas de estacionamiento al cobrar por minuto y eliminar la necesidad de agentes de tráfico.
Acelerando la transición hacia la autonomía
Los vehículos autónomos dependen del big data para evaluar su posición en las carreteras, comparando continuamente las señales ambientales con mapas correspondientes de su entorno, lo que significa que estos vehículos solo son tan inteligentes como su entorno. Al fomentar la colaboración entre los sectores público y privado, los planificadores urbanos pueden ayudar a los fabricantes de automóviles a vincular datos del paisaje urbano real con una infraestructura digital actualizada continuamente que transmita información hacia y desde estos vehículos, facilitando y acelerando así la transición hacia los vehículos sin conductor.
En resumen, el big data está desempeñando un papel fundamental en el desarrollo de ciudades inteligentes y vehículos autónomos. Desde la reducción de la congestión hasta la mejora de la gestión del estacionamiento y la aceleración de la transición hacia la autonomía, los datos masivos están transformando la forma en que nos desplazamos y vivimos en nuestras ciudades. A medida que la tecnología continúa avanzando, podemos esperar un futuro en el que los vehículos autónomos sean la norma y nuestras ciudades sean más eficientes y sostenibles que nunca.
