(02/07/2020)  

La solución que emplea Big Data y Machine Learning, permite a los operadores adaptar, fácilmente y en tiempo real, su oferta a los requerimientos de distancia social y afluencia de público surgidos tras la pandemia del Covid-19. Mastria ofrece a los operadores mayor visibilidad de sobre la distribución y el flujo de pasajeros en trenes y estaciones, y permite predecir estos movimientos con antelación.

Así se puede anticipar, controlar y gestionar en tiempo real la densidad de pasajeros y adaptar frecuencia, capacidad y número de trenes necesarios, acceso a las estaciones, etcétera. lo que puede ser especialmente útil en periodos de variación de la demanda: horas punta, eventos, restricciones de movilidad, etc.

Sensores

La solución de Alstom recoge información de demanda y volumen de pasajeros a través de los sensores de peso de los trenes, las validadoras de billetes, los sistemas de señalización y gestión del tráfico, las cámaras de videovigilancia y el uso de redes móviles, para ofrecer una imagen en tiempo real de la afluencia de usuarios.

Mastria procesa la información y propone al operador acciones para garantizar unas ratios de ocupación determinados, como el aumento de la frecuencia de los trenes, el desvío de viajeros a otra estación próxima, el refuerzo o reajuste de otros sistemas de transporte, la restricción de los accesos a la estación, o una determinada distribución de pasajeros en el andén para facilitar el acceso a los coches menos ocupados.

Los algoritmos de predicción de Mastria permiten anticipar estas situaciones, garantizando la correcta planificación de todo el sistema. La capacidad de predecir y analizar millones de datos en tiempo real permite anticipar los flujos de pasajeros y adaptar la oferta a la demanda real o esperada.

Panamá

A finales de 2019, Alstom comenzó a implementar Mastria en el metro de Panamá para analizar los flujos de viajeros y ayudar a resolver el problema de saturación que aparecía en momentos y estaciones concretos.

En tres meses, gracias a algoritmos de aprendizaje automático, se ha podido predecir el problema de saturación hasta treinta minutos antes que se produzca. Gracias a alertas predictivas, el operador ha podido activar las acciones operativas necesarias en cada momento y adaptarse a los cambios diarios de demanda. Entre otros efectos, se ha conseguido reducir el tiempo de espera en más de un 12 por ciento.

En la actualidad, en el nuevo escenario de la pandemia, la misma tecnología está ya siendo utilizada para asegurar que la ocupación en los trenes no alcance el 40 por ciento, de acuerdo con las recomendaciones de las autoridades sanitarias del país.

Utilizando varias fuentes de datos de billética y peso de los coches, se han desarrollado nuevas funcionalidades como el seguimiento en tiempo real de la densidad y flujos de pasajeros en las estaciones y los trenes, con nuevas alertas predictivas, la simulación de apertura y cierre de accesos a las estaciones o el análisis de la distribución de los pasajeros en cada coche de los trenes.

Tecnología Mastria

Mastria se basa en cuatro funciones estándar principales, altamente configurables y combinables según las necesidades de los operadores y el entorno de la red de transporte: supervisión multimodal, gestión del tráfico, coordinación de las operaciones y análisis predictivo

Mastria se comunica con sistemas externos de información y control a través de conexiones de red seguras. Es flexible y escalable, adaptable a diferentes redes de transporte, ya sean nudos locales o de mayor alcance.  Además, puede ampliarse para incluir nuevas líneas y medios de transporte adicionales.

Actualmente, diferentes aplicaciones de la tecnología de inteligencia artificial Mastria se han implementado ya en París, Florencia, Zaragoza y Panamá.