Mejora de la gestión del tráfico urbano en Madrid por medio de gemelos digitales

Abstract

La movilidad urbana enfrenta desafíos cada vez mayores debido al incremento de la congestión del tráfico, el uso ineficiente de las infraestructuras y la disponibilidad limitada de datos en tiempo real para la toma de decisiones informadas. Este trabajo se centra en la mejora de la planificación y gestión del tráfico urbano mediante el desarrollo de un sistema innovador diseñado para atender las necesidades y preferencias de los usuarios. En respuesta a los complejos retos de la movilidad urbana, la propuesta aprovecha datos de tráfico detallados proporcionados periódicamente por las autoridades locales. En nuestra propuesta, estos datos se almacenan y analizan de manera sistemática con el fin de permitir predicciones precisas de las condiciones del tráfico, tanto en tiempo real como en escenarios futuros previstos. Al ofrecer pronósticos precisos y aplicables, el sistema permite a los usuarios planificar sus desplazamientos de manera más eficiente, evitar posibles congestiones y adaptarse a incidentes imprevistos. Un aspecto central de la propuesta es el desarrollo de algoritmos avanzados de predicción que estén centrados en el usuario y adaptables a diversos entornos urbanos. Además, se ha diseñado una interfaz intuitiva para que la información generada sea accesible a un público amplio, facilitando la comprensión de la dinámica del tráfico. El objetivo final es mejorar la experiencia diaria de movilidad, optimizar la gestión del tiempo y promover sistemas de transporte urbano más eficientes, en beneficio tanto de los usuarios individuales como de la comunidad en general.