{"id":97777,"date":"2020-07-07T10:14:46","date_gmt":"2020-07-07T13:14:46","guid":{"rendered":"http:\/\/www.rieles.com\/front\/?p=97777"},"modified":"2020-07-07T10:14:46","modified_gmt":"2020-07-07T13:14:46","slug":"inteligencia-artificial-para-garantizar-el-distanciamiento-de-los-pasajeros-en-trenes-y-estaciones","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.rieles.com\/front\/inteligencia-artificial-para-garantizar-el-distanciamiento-de-los-pasajeros-en-trenes-y-estaciones\/","title":{"rendered":"Inteligencia artificial para garantizar el distanciamiento de los pasajeros en trenes y estaciones"},"content":{"rendered":"

Francia – 07\/07\/2020:\u00a0<\/strong>Gracias al big data y el aprendizaje autom\u00e1tico, Mastria ofrece a los operadores una mayor visibilidad sobre la distribuci\u00f3n y el flujo de pasajeros en trenes y estaciones, as\u00ed como capacidades predictivas mejoradas. Esto equivale a la capacidad de anticipar y controlar la densidad y las operaciones de los pasajeros en tiempo real, adaptando la frecuencia del tren, la capacidad y la cantidad requerida de trenes, as\u00ed como los flujos de pasajeros hacia las estaciones, entre otras cosas. Precisar la integraci\u00f3n entre la oferta de trenes con la demanda y las condiciones operativa optimas, incluidos los costos, y su especial utilidad para gestionar los picos de demanda fluctuantes, como durante las horas pico o eventos especiales, o restricciones especiales de movilidad, como en el caso de Covid-19.<\/p>\n

La nueva implementaci\u00f3n agrega informaci\u00f3n sobre la demanda de pasajeros de sensores de peso de trenes, m\u00e1quinas de boletos, se\u00f1alizaci\u00f3n de tr\u00e1fico, sistemas de gesti\u00f3n, c\u00e1maras de vigilancia y redes m\u00f3viles para ofrecer una imagen en tiempo real de los flujos de pasajeros. Desde este punto, esta soluci\u00f3n procesa la informaci\u00f3n y proporciona a los operadores la informaci\u00f3n y las recomendaciones necesarias para garantizar y anticipar niveles espec\u00edficos de ocupaci\u00f3n, como porcentaje de la capacidad m\u00e1xima, en todo momento. Puede sugerir aumentar la frecuencia de los trenes, redistribuir el flujo de personas a estaciones en particular, reajustes a otro sistemas de transporte que impacten al metro, restringir la entrada a las estaciones o incluso administrar la distribuci\u00f3n de pasajeros en la plataforma para alinearlos con vagones con m\u00e1s espacio en un tren determinado. Los potentes algoritmos de predicci\u00f3n anticipan estas situaciones, lo que permite una planificaci\u00f3n adecuada de todo el sistema.<\/p>\n

\u201cPredecir es prevenir\u201d, dice Stephane Feray-Beaumont, vicepresidenta de innovaci\u00f3n y movilidad inteligente de Alstom Digital Mobility. \u201cLa capacidad de esta herramienta para analizar millones de datos en tiempo real la convierte en un aliado indispensable para los operadores en todo momento, pero especialmente en el contexto actual. En pocas palabras, coincide con la oferta de transporte a la demanda, sin importar las condiciones. Todos los expertos coinciden en que el transporte p\u00fablico, y particularmente el metro, continuar\u00e1 siendo la columna vertebral de la movilidad urbana. La inteligencia artificial ser\u00e1 nuestro mejor compa\u00f1ero de viaje en esta nueva era de movilidad\u201d.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

La experiencia de Panam\u00e1<\/strong><\/p>\n

Alstom implement\u00f3 Mastria para el Metro de Panam\u00e1 a fines del a\u00f1o pasado. El objetivo era analizar los flujos de pasajeros y ofrecer una forma de evitar la saturaci\u00f3n que aparec\u00eda en momentos impredecibles y solo en ciertas estaciones. En solo tres meses, y gracias a las t\u00e9cnicas de aprendizaje profundo (redes neuronales artificiales que permiten algoritmos de autoaprendizaje), se puede predecir la saturaci\u00f3n localizada hasta 30 minutos antes de que se pueda observar de manera visible, lo que permite acciones correctivas que reducen los tiempos de espera en las estaciones en un 12%.<\/p>\n

Actualmente, en respuesta a la situaci\u00f3n de Covid-19, se est\u00e1 utilizando la misma tecnolog\u00eda para adaptar las acciones operativas que mantienen la carga del tren al 40% de su capacidad m\u00e1xima, seg\u00fan lo recomendado por las autoridades sanitarias del pa\u00eds. Utilizando diversas fuentes de datos, como los viajes de los usuarios y el peso de los vagones, se han desarrollado nuevas funciones: monitoreo en tiempo real de la densidad y flujos de pasajeros en estaciones y trenes, con nuevas alertas predictivas, simulaci\u00f3n de apertura y cierre de acceso a las estaciones y an\u00e1lisis de la distribuci\u00f3n de pasajeros a lo largo de los trenes.<\/p>\n

Fuente:\u00a0TYNMAGAZINE<\/span><\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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