• El análisis de 50 millones de datos GPS revela conexiones ocultas que no se aprecian en otro tipo de mapas

Javier Jesús Sánchez Medina, investigador adscrito al Instituto de Cibernética, Empresa y Sociedad de la ULPGC, y Leopoldo Acosta Sánchez, del Departamento de Informática y Sistemas de la Universidad de La Laguna, han elaborado un trabajo conjunto en el que proponen una nueva forma de representar un sistema de transporte, mediante un “mapa funcional”, que refleja la relación entre las diferentes zonas de la isla de Tenerife, utilizada como caso de estudio, a partir de sus patrones de circulación.

Basándose en el análisis de más de 50 millones de datos GPS procedentes de la empresa Transportes Interurbanos de Tenerife SA (TITSA), los investigadores emplearon las llamadas “redes funcionales” para representar un sistema conectando los lugares que se comportan de forma similar (por ejemplo, con patrones de velocidad parecidos) antes que los lugares que se encuentran más próximos físicamente. Esto permite revelar conexiones que no son evidentes en otro tipo de representaciones, como pueden ser los mapas geográficos. Entre las conclusiones de este trabajo destaca el hecho de que el 85% de estas conexiones se produce en zonas situadas a más de 5 kilómetros de distancia.

Los autores defienden que esta nueva forma de analizar y representar la red de transportes permite detectar incidencias que afectan a su funcionamiento, identificar zonas operativamente relacionadas y mejorar la predicción de las condiciones de tráfico, convirtiéndola en una herramienta de apoyo para la gestión, planificación y optimización del transporte público. De igual forma, señalan que la metodología es plenamente aplicable en otras redes de transporte de Canarias y otros territorios con sistemas de transporte público que dispongan de datos de posicionamiento de sus vehículos.

Según explica Sánchez Medina, “el mapa nos muestra dónde están las carreteras y las líneas de guaguas, pero no necesariamente cómo funciona la red. Al analizar millones de movimientos reales de vehículos hemos descubierto relaciones entre zonas de Tenerife que no son visibles desde la geografía. Esta nueva forma de mirar el transporte puede abrir nuevas vías para mejorar su gestión y detectar problemas antes”.

Los resultados de esta investigación se han dado a conocer en la revista Expert Systems with Applications, una revista internacional de referencia en el ámbito de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y sus aplicaciones a problemas reales.