El grupo de investigación NEO, del Instituto ITIS Software de la Universidad de Málaga (UMA) (España), ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial para configurar un mapa que ayuda a los ayuntamientos y gestores de la movilidad en las ciudades a identificar las mejores ubicaciones para los nuevos puntos de su red de estaciones de depósito y recogida de bicicletas.
Como queda reflejado en el estudio publicado en la revista científica Expert Systems with Applications bajo el título ‘Using metaheuristics for the location of bicycle stations’, el nuevo sistema aplica algoritmos bioinspirados, que toman como modelo la teoría de evolución natural de adaptación al medio.
Asimismo, el mapa está centrado en las necesidades de la ciudadanía al usar la bicicleta, y da lugar a un modelo más realista que el de anteriores estudios para plantear alternativas que hagan al usuario andar lo menos posible hasta que llega al estacionamiento. El objetivo final es fomentar el uso de este medio de transporte y la vida sana en la ciudad.
La inteligencia artificial va a complementar para ello la información que tengan los gestores para la ubicación de los parking. “No solo cuenta con datos reales como la población, la geografía o el uso de este vehículo, sino también con otros que estiman los algoritmos inteligentes que proponen soluciones mejores que las existentes en cuanto a dónde localizar o mover las estaciones de bicicleta para maximizar su uso”, han indicado a la Fundación Descubre los investigadores del grupo NEO de la UMA Enrique Alba, Francisco Chicano y Christian Cintrano.
La utilización de cinco tipos de algoritmos bioinspirados, que toman como modelo la teoría de evolución natural de adaptación al medio, sirve para definir los puntos de la ciudad más propicios para ubicar las estaciones teniendo en cuenta factores que afectan al barrio como pueden ser el número de habitantes o las distancias a otros aparcamientos de bicicletas.
