Estás leyendo la publicación: Optimización de colonias de hormigas y mantenimiento predictivo en el sistema de transporte indio
La población urbana de la India crece un 3 % anual y alcanzó la marca de los 500 millones en 2021, lo que supuso un aumento del 32 % con respecto a los 377 millones de 2011. Ocho ciudades principales: Mumbai, Delhi, Kolkata, Chennai, Hyderabad, Bengaluru, Pune y Ahmedabad: alberga a la mayoría de esta población urbana. La expansión de nuestra economía depende en gran medida de este sector urbano, que representa más del 60% de los ingresos de la India.
Mientras la población aumenta y la economía se expande, ¿puede el tráfico permanecer intacto? Las metrópolis de la India están experimentando un rápido crecimiento, pero también están plagadas de un tráfico lento. El tráfico de la hora pico de Mumbai se mueve a 8 kmph, Bangalore es un poco mejor a 10 kmph; Delhi se arrastra a una velocidad de 8 a 9 km/h, mientras que la calle principal de Calcuta sigue siendo de parachoques a parachoques a 10 km/h.
El tipo de tráfico al que nos referimos generalmente se divide en dos categorías. La primera es cuando hay tráfico pesado persistente a la misma hora y en el mismo lugar todos los días. Esto es a lo que generalmente nos referimos como la congestión del horario de oficina. El segundo tipo de embotellamiento de tráfico ocurre cuando un evento aleatorio, como una manifestación política, agitación, movimiento VIP, mitin o celebración, se lleva a la carretera.
Cuando se trata de una congestión de tráfico persistente, Ant Colony Optimization (ACO) es una solución simple. Las hormigas usan feromonas de rastro para ayudar a otros miembros de la colonia a ir de su nido a una fuente de alimento y regresar al nido nuevamente de manera eficiente. Asimismo, este modelo busca el camino más directo inspirándose en las hormigas.
¿Como funciona?
En este modelo, los automóviles simulan hormigas y se les asigna un valor de feromona que oscila entre 0,5 y 2 según el tipo de vehículo: pesado (2), medio (1) o ligero (0,5). Para futuras investigaciones y predicciones, todos los datos de feromonas se registran en una base de datos. Cuando se trata de cruces, los carriles de la izquierda generalmente se mantienen abiertos. La señal en el otro carril se decide en función de la intensidad del nivel de feromonas en el carril (cuanto mayor sea el nivel de feromonas, más larga será la cola). Tan pronto como se despeja el carril de feromonas de alta intensidad, se elige el siguiente carril con la mayor intensidad y el nivel de feromonas del anterior se restablece a 0. Esto continúa hasta que se despeja el tráfico en la carretera.
ACO ha demostrado ser eficaz para reducir el tiempo de espera del tráfico en numerosas pruebas. Además, el modelo tiene en cuenta incidentes como cruces de vehículos de emergencia y evaporación de feromonas.
Mantenimiento predictivo en transporte público
Incluso si los semáforos están optimizados, siempre existe el problema de que los vehículos de transporte público no están en su mejor forma. Lleva meses reparar una flota de autobuses. Esto se debe al mantenimiento reactivo en el sistema actual. Las reparaciones de emergencia también son un asunto costoso.
Crédito: Stratio
Este problema se puede resolver mediante el mantenimiento predictivo en el sistema de transporte público. Go-Ahead Ireland, un proveedor de servicios públicos de Irlanda, adoptó un sistema similar. Después de la inducción del mantenimiento predictivo, la empresa registró un 57 % menos de averías en los vehículos en el lapso de tres años. En este modelo, los puntos de datos de varias partes del vehículo se recopilan y se introducen en el sistema, que luego analiza y predice la tubería futura de rendimiento/mantenimiento.
La eficacia de la flota de autobuses se puede predecir anticipando el KPI (indicador clave de rendimiento) del conductor. El algoritmo de minería de datos del sistema puede predecir el comportamiento del conductor mediante la predicción de variables como la velocidad del GPS, las RPM del motor, la carga, las posiciones del acelerador, etc.
Con la ayuda del GPS, el sistema también puede recopilar información sobre la trayectoria del vehículo y determinar si la ruta contribuye al desgaste del vehículo (mal estado de la carretera, tráfico pesado, etc.).
Desarrollos en Bangalore y Delhi
Bangalore y Delhi son dos de las ciudades más congestionadas de la India y los esfuerzos para aliviar la congestión no han pasado desapercibidos. El Ministerio de Transporte de Delhi ha colaborado con Google Maps para proporcionar información en tiempo real sobre autobuses y metros en los dispositivos móviles de los viajeros.
Se puede ver una interfaz similar en Bangalore, pero hay más. Google se ha asociado con la policía de Bangalore para optimizar las señales de tráfico y, justo en el proyecto piloto, vieron una reducción del 20 % en el tiempo de espera para los viajeros.
Según BR Ravikanthe Gowda, comisionado conjunto de policía (tráfico), “Poner en práctica esta propuesta probablemente reducirá el tráfico, los tiempos de espera, el consumo de combustible, la conducción agresiva y las emisiones de gases de efecto invernadero. Se anticipa que casi un millón de vehículos se beneficiarán si esto se expande a otros cruces en toda la ciudad”.
