Alstom ha lanzado una nueva aplicación de su tecnología de gestión de la movilidad Mastria, desarrollada por el equipo de Innovación de Alstom España, que utiliza inteligencia artificial para ofrecer a los operadores e instituciones públicas nuevas soluciones de gestión de los flujos de pasajeros y la movilidad urbana. La solución permite a los operadores adaptar, fácilmente y en tiempo real, su oferta a los requerimientos de distancia social y afluencia de público surgidos tras la Covid-19.

Gracias al empleo de Big Data y Machine Learning, Mastria ofrece a los operadores mayor visibilidad de sobre la distribución y el flujo de pasajeros en trenes y estaciones. También permite predecir estos movimientos con antelación. De este modo, los operadores podrán anticipar, controlar y gestionar en tiempo real la densidad de pasajeros y adaptar las acciones operativas en tiempo real (frecuencia, capacidad y número de trenes necesarios, acceso a las estaciones, etc…), lo que puede ser especialmente útil en periodos de variación de la demanda: horas punta, eventos, restricciones de movilidad, etc.

En concreto, la solución recoge información de la demanda y volumen de pasajeros a través de los sensores de peso de los trenes, 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 trenes, el desvío de viajeros a otra estación próxima, el refuerzo o reajuste de otros sistemas de transporte, la restricción de los  accesos a la estación, o una determinada distribución de pasajeros en el andén para facilitar el acceso a los coches menos ocupados. Gracias, además, a sus potentes algoritmos de predicción, Mastria puede anticipar estas situaciones, garantizando la correcta planificación de todo el sistema.

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.