El transporte público de Ciudad de México a diario mueve a millones de personas, siendo clave para el funcionamiento de la metrópoli; sin embargo, también destaca por el número de fallas que presenta, por lo que una egresada del Instituto Politécnico Nacional (IPN) creó un algoritmo con inteligencia artificial para predecir fallas en unidades del Metrobús.
A diario, el transporte público es usado por millones de personas, siendo el Metro el transporte más usado con un promedio de tres millones de pasajeros, lo que equivale al 70 por ciento de los usuarios diarios; mientras que el Metrobús es el segundo con más usuarios, con cerca de 1.4 millones de pasajeros en sus siete líneas.
Solicitudes hechas por Reporte Índigo arrojaron que en los primeros ocho meses de 2024, el Metro de la capital había reportado más de 23 mil fallas, siendo la Línea 7 y la Línea B las más afectadas. Mientras que, por otro lado, el Metrobús acumuló 278 incidentes que se debieron a desperfectos técnicos y retrasos tan sólo en 2023.
Egresada del IPN revoluciona predicción de fallas
Laura Alma Díaz Torres, ingeniera egresada de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM) del IPN, ha desarrollado una metodología que funciona con Inteligencia Artificial (IA) para poder predecir y calcular fallas en el Metrobús de Ciudad de México, con el fin de mejorar la funcionalidad del transporte y evitar retrasos a los usuarios.
El proyecto “Metodología de Estimación de Flota de Reserva con Máquinas de Markov”, que desarrolló la exalumna del IPN, fue para Grupo CISA (Corredor Insurgentes, S.A. de C.V.), incluye datos del mantenimiento preventivo y correctivo que exigen las entidades que regulan el transporte e información de las unidades que fallan seguido.
Díaz Torres explicó que cuando una falla genera una desincorporación que significa una pausa en el sistema, la máquina de Markov lo identifica, pues es un modelo matemático-probabilístico, que registra una serie de eventos y la probabilidad de que ocurra uno nuevo, y agregó que la metodología es similar a la que se emplea en sistemas de transporte aéreo.
La estudiante agregó que Grupo CISA opera dos mil unidades de transporte por medio de las 24 empresas que administra, de las cuales cinco laboran con el Metrobús. “La metodología permite conocer cuántas unidades se requieren tener en reserva para asegurar que el servicio de transporte no tenga intermitencias”, indicó.
El proyecto Markov, que inició en febrero de este año, se publicará en la revista Springer Nature y ha sido reconocido en varios círculos académicos internacionales. Gracias al modelo se identificó que “se tiene el 98.7 por ciento de confiabilidad en las unidades de transporte, el restante 2% es posible que presenten una falla”.
“Vivimos tiempos en los que una mujer puede ser ingeniera y poner en alto el nombre de México”, dijo Laura Alma Díaz y enfatizó que el modelo ayudará a que los usuarios eviten fallas en el Metrobús; además, agradeció a sus maestros y a sus padres, catedráticos y científicos politécnicos desde hace más de 30 años.
A parte del modelo, ¿Qué acciones debería tener el gobierno de CDMX para mejorar el transporte público?
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