Un hábito saludable como desplazarse en bicicleta por la ciudad no puede ser un camino lleno de obstáculos. De esa premisa partió el proyecto de un equipo investigador de la Universidad de Málaga para definir un mapa basado en un sistema de inteligencia artificial que ayude a ayuntamientos a ubicar los puntos de su red de estacionamientos de ciclos lo más cerca posible de los vecinos que los usan.

Para llegar a esta propuesta, este grupo científico ha creado cinco algoritmos bioinspirados, es decir, aquellos que simulan la evolución de los seres vivos. El proceso no ha sido tan difícil como en muchas ciudades aparcar la bicicleta sin contravenir las ordenanzas municipales, pero tampoco ha estado exento de dificultades.

Primero introdujeron en el sistema los datos estadísticos reales de una ciudad como Málaga, en cuanto a uso de la bicicleta o distribución de población y aparcamientos disponibles. A ellos sumaron las estimaciones de los algoritmos inteligentes aplicados sobre distintos escenarios hipotéticos. El resultado fue un mapa centrado en las necesidades de la ciudadanía, un modelo más realista que el derivado de estudios similares anteriores.

Con él dan las claves a quienes gestionan la movilidad de ciudades medianas o grandes para ubicar los nuevos aparcamientos de bicicletas de tal modo que sus usuarios tengan que andar lo menos posible para acceder a ellos.

Los experimentos ejecutados por el grupo de investigación NEO se basaron en cada uno de los cinco algoritmos inteligentes por separado y conjuntamente, y su posterior análisis. Para ello recurrieron al uso en paralelo de distintos conjuntos de máquinas con potentes procesadores, lo que ha permitido analizar una ciudad en poco tiempo para ofrecer resultados a los expertos en movilidad urbana.

Equipo investigador de la UMA que ha desarrollado los trabajos

Una de las claves radicó en tener en cuenta los barrios en crecimiento situados a las afueras o más retirados de las zonas céntricas altamente pobladas. “Hay que decidir si queremos crear una red de estaciones de bicicletas verdaderamente usable que permita movernos sin problemas por toda la ciudad”, han explicado los investigadores de la UMA Enrique Alba, Francisco Chicano y Christian Cintrano.

Con todo ello calcularon nuevos mapas con localizaciones concretas, señalando sus ventajas objetivas y determinando el mejor tipo de algoritmo que deberían usar en el futuro los gestores para actualizarlos. La ubicación de los aparcamientos de bicicletas, o de otros dispositivos necesarios para similares servicios públicos, quedaría así en manos de una gestión, que, aunque humana, contaría con el asesoramiento de la inteligencia artificial como aliada.