Con IA, ingeniera del IPN diseña app para mejorar el servicio y evitar retrasos en Metrobús de CdMx

Laura Alma Díaz Torres, ingeniera egresada del Instituto Politécnico Nacional (IPN), desarrolló una plataforma que a través de la Inteligencia Artificial (IA) permite eficientar los tiempos en el servicio de transporte del Metrobús de la Ciudad de México. La ingeniera es egresada de la Escuela Superior de Cómputo (Escom).

Laura Díaz —quien actualmente estudia la Maestría en Bioética en la Escuela Superior de Medicina (ESM) y es becaria de la Fundación Politécnico en el Grupo CISA—, explicó que el proyecto inició en febrero de este año. La metodología incorpora datos sobre mantenimientos preventivos y correctivos que exigen las entidades reguladoras del transporte, además de información de las unidades que registran fallas recurrentes.

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¿Cómo funciona la plataforma desarrollada en el IPN para mejorar el servicio del Metrobús?

La ingeniera desarrolló para Grupo CISA una metodología que —con IA, algoritmos matemáticos y modelos probabilísticos—, predice y calcula la tasa de fallas de las unidades del Metrobús de la Ciudad de México. La meta de la plataforma es mejorar el servicio y evitar retrasos en este sistema de transporte público.

Con el apoyo de especialistas del Grupo CISA, Díaz Torres desarrolló el proyecto denominado: “Metodología de Estimación de Flota de Reserva con Máquinas de Markov”, la cual recibió comentarios positivos por parte de académicos, universidades y especialistas que participaron en la 'Conferencia mundial sobre tendencias inteligentes en sistemas, seguridad y sostenibilidad', en español, que se llevó a cabo en el Reino Unido.

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Detalló que la base de datos del Metrobús registra cuando una falla genera una desincorporación, lo que significa una pausa en la circulación del sistema de buses.

“Con estos datos y la máquina de Markov —que es un modelo matemático-probabilístico, que registra una serie de eventos y la probabilidad de que ocurra un nuevo evento depende del evento inmediato anterior y cuyo nombre obedece al matemático ruso reconocido por sus trabajos en la teoría de los números—, fue posible concretar la metodología, la cual es similar a la que se emplea en sistemas de transporte aéreo” explicó.

¿Quiénes serán los beneficiarios de esta nueva app del IPN?

El objetivo es reducir los tiempos de espera de los usuarios para el transporte público de la Ciudad de México.

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Laura Alma Díaz Torres informó que Grupo CISA opera 2 mil unidades de transporte a través de las 24 empresas que administra, de las cuales cinco de ellas brindan servicio al Metrobús.

“La metodología permite conocer cuántas unidades se requieren tener en reserva para asegurar que el servicio de transporte no tenga intermitencias, sea eficiente y seguro para los usuarios. La Inteligencia Artificial nos ayuda a predecir las fallas y adelantarse a los escenarios posibles”, precisó la ingeniera.

Laura Díaz enfatizó que la metodología se publicará en la revista especializada ‘Springer Nature’ el siguiente año por ofrecer una propuesta innovadora para reducir los tiempos de logística en el transporte capitalino.

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EB