Mastria se basa en cuatro funciones estándar principales: supervisión multimodal, gestión del tráfico, coordinación de las operaciones y análisis predictivo
En concreto, la solución recoge información de la demanda y volumen de pasajeros a través de los sensores de peso de los vehículos, las validadoras de billetes, los sistemas de señalización y gestión del tráfico, las cámaras de videovigilancia y el uso de redes móviles, para ofrecer una fotografía en tiempo real de la afluencia de usuarios. Mastria procesa la información y proporciona, en cada momento, propuestas al operador para garantizar unas ratios de ocupación determinados. Así, puede sugerir el aumento de la frecuencia de los vehículos, el desvío de viajeros, el refuerzo o reajuste de otros sistemas de transporte, la restricción de los accesos, o una determinada distribución de pasajeros para facilitar el acceso a los vehículos menos ocupados. Gracias, además, a sus potentes algoritmos de predicción, Mastria puede anticipar estas situaciones, garantizando la correcta planificación de todo el sistema.
"Predecir es prevenir", destaca Alvaro Urech, director de Innovación de Alstom España. "Y es precisamente la capacidad de predecir y de analizar millones de datos en tiempo real lo que hace que esta herramienta sea un gran aliado para los operadores en todo momento, y especialmente en el contexto actual. Permite anticipar los flujos de pasajeros y adaptar la oferta a la demanda real o esperada. Todos los expertos coinciden en que el transporte público continuará siendo prioritario para la movilidad urbana. La inteligencia artificial será sin duda el mejor compañero de viaje en esta nueva movilidad", añade.
A finales del año pasado, Alstom comenzó ya a implementar Mastria en el metro de Panamá, con el objetivo de analizar los flujos de viajeros y ayudar a resolver el problema de saturación que aparecía en momentos impredecibles y solo en ciertas estaciones. En tan sólo tres meses, y gracias a técnicas de Deep Learning (algoritmos de aprendizaje automático), se ha podido predecir el problema de saturación hasta 30 minutos antes que se produzca. Gracias a las alertas predictivas, el operador ha podido activar las acciones operativas necesarias en cada momento y adaptarse a los cambios diarios de demanda. Entre otros, se ha conseguido reducir el tiempo de espera en más de un 12%.
En la actualidad, y debido al nuevo contexto generado por la Covid-19, la misma tecnología está ya siendo utilizada para asegurar que la ocupación no alcanza el 40% en los trenes, de acuerdo con las recomendaciones de las autoridades sanitarias del país. Utilizando varias fuentes de datos como el ticketing y el peso de los coches, se han desarrollado nuevas funcionalidades: seguimiento en tiempo real de la densidad y flujos de pasajeros en las estaciones y los trenes, con nuevas alertas predictivas, simulación de apertura y cierre de accesos a las estaciones o análisis de la distribución de los pasajeros en cada coche de los trenes.
La tecnología Mastria
Mastria se basa en cuatro funciones estándar principales: supervisión multimodal, gestión del tráfico, coordinación de las operaciones y análisis predictivo. Estas funciones son altamente configurables y pueden combinarse según las necesidades de los operadores y el entorno de la red de transporte. Se comunica con sistemas externos de información y control a través de conexiones de red seguras. Es flexible y escalable, adaptable a diferentes redes de transporte, ya sean nudos locales o de mayor alcance. Además, puede ampliarse para incluir nuevas líneas y medios de transporte adicionales.
Actualmente, diferentes aplicaciones de la tecnología de inteligencia artificial Mastria se han implementado ya en París, Florencia, Zaragoza y Panamá.
-(resized).jpg "Alexander Dennis prueba su nuevo autobús eléctrico en Guernsey")
