Nuevas tecnologías para la planificación de la movilidad urbana. URBANITE

#ITSES2021
Sergio Campos Cordobés
TECNALIA Research &Innovation
13 – 15 JULIO 2021 | MADRID

Grant Agreement No. 870338 URBANITE 2
Mayor incertidumbre y complejidad a largo plazo generada por dos factores principales: la
demanda de crecimiento en los entornos urbanos, la presión por un modelo más sostenible.
Todos estos desafíos requieren nuevos avances en los procesos y métodos de planificación
de la movilidad, con el objetivo de ayudar a las administraciones públicas y los
responsables políticos a comprender mejor este nuevo contexto, apoyándolos en la
definición de nuevas políticas.
El reto
Acelerado desarrollo tecnológico en los propios modos de transporte y modelos de
negocio, marcan retos específicos en su despliegue. Además, la crisis de Covid-19 nos ha
hecho conscientes de la fragilidad y sensibilidad de nuestros modelos y planes ante
eventos externos.
Las tecnologías disruptivas como la IA, BigData o IOT, alimentan nuevas herramientas de
apoyo a las decisiones más confiables, pero implican desafíos en la aceptación por parte
de los usuarios de los resultados obtenidos.
XXI Congreso Español sobre Sistemas Inteligentes de Transporte. Madrid, 13 al 15 de julio de 2021 #ITSES2021

Adopción de una toma de decisiones basada en el dato y evidencias en
el ámbito de la transformación urbana, particularmente en la
movilidad.
Un enfoque centrado en el usuario:
• abordando la gestión de expectativas, confianza y actitud por parte de
funcionarios, ciudadanos y otros actores del ecosistema de movilidad en el uso
de tecnologías disruptivas como BigData, Data analytics, simulación, IOT, etc.
Cuatro casos de uso, con potencial aplicación en el apoyo al diseño, implementación
(y seguimiento) de las medidas del Plan Urbano de Movilidad Sostenible (PMUS).
Objetivo

✓El uso de los datos para una mejor toma de decisiones (análisis,
simulación y predicción)
✓ La involucración de los ciudadanos y funcionarios públicos en el
proceso de formulación de políticas, aumentando su confianza y
capturando la visión de todos los actores
✓Disponer de una guía detallada sobre la adopción e implementación
de tecnologías disruptivas (es decir, big data, inteligencia artificial,
computación en la nube, algoritmos) en el ámbito
Premisas

URBANITE Solution
Resultados (esperados)
guías para orientar a las
administraciones públicas sobre
la explotación del dato y
tecnologías disruptivas en sus
procesos de formulación de
políticas
potentes herramientas de
análisis combinando múltiples
fuentes de datos con algoritmos
avanzados, simulación,
recomendación y visualización
una plataforma que soporte la
cadena completa del dato,
desde la recopilación,
agregación y provisión para su
uso
un entorno digital de co-
creación y una metodología de
ayuda al diseño y creación
conjunta de directrices de
políticas con todos los actores
involucrados
Sistamas de
apoyo a la
decisión
Social Policy
Lab
Plataforma de
gestion del dato
Recomendacíones
y guías
Solución URBANITE

Data Governance Act
▪ La DGA es la primera de un conjunto de medidas anunciadas en la estrategia
europea del dato.
▪ Un mercado único de datos debe garantizar que los datos del sector público, de las
empresas y de los ciudadanos puedan estar disponibles y ser utilizados de la
manera más eficaz y responsable posible, mientras las empresas y los ciudadanos
mantienen el control sobre los datos que generan y se preservan las inversiones
realizadas para su recopilación.
▪ Considera las situaciones que se exponen a continuación:
▪ La cesión de datos del sector público para su reutilización, en los casos en que esos
datos estén sujetos a derechos de terceros.
▪ El intercambio de datos entre empresas a cambio de algún tipo de remuneración.
▪ La cesión de datos personales con ayuda de un «intermediario de datos
personales», cuya labor consistirá en ayudar a los particulares a ejercer los derechos
que les confiere el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
▪ La cesión de datos con fines altruistas.

Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence
▪ Orientación sobre la implementación y uso confiable de la inteligencia
artificial, a través de una lista de siete requisitos que deben cumplirse.
▪ Soporte al usuario
▪ Robustez técnica y seguridad
▪ Privacidad y gobernanza de datos
▪ Transparencia y explicabilidad
▪ Diversidad, no discriminación y equidad:
❖ Reducción de sesgos
❖ Accesibilidad y diseño universal
❖ Auditabilidad
▪ Bienestar ambiental y social
▪ Responsabilidad
“No podemos poner puertas al campo y tratar de frenar la
inteligencia artificial, pero estamos en un momento muy
importante para su desarrollo y la decisión última de qué
camino tomar la tenemos los seres humanos. Está en
nuestras manos”. Idoia Salazar (OdiseIA)

Grant Agreement No. 870338
URBANITE
8
Data Governance
Act
General Data
Protection
Regulation
(GDPR)
AI Ethics
Security &
Privacy
Robustness Transparency,
Equity
Accountability
Aspectos legales y regulatorios

▪ Características para generar conocimiento de valor práctico para los gestores de
movilidad utilizado con éxito en un entorno operativo real.
▪ Equilibrio entre usabilidad y precision para su aplicacíón real
▪ Confianza, gestión de la incertidumbre y seguridad funcional
▪ Interpretabilidad, explicar y hacer interpretables los modelos analíticos
▪ Adaptabilidad de los modelos a un entorno dinámico sujeto a cambios
▪ Robustez del rendimiento ante incidencias
▪ Escalabilidad de proyección a mayores áreas y volúmenes de datos
▪ Conformidad con las técnicas de ingenieria de tráfico y transporte
▪ Transferibilidad a otros contextos
▪ Usabilidad por diferentes usuarios para lograr objetivos específicos con
eficacia, eficiencia y satisfacción
Accionabilidad (Actionability) de los modelos

▪ Presentación de la nueva normativa e identificación de proveedores de datos a los
diferentes actores de movilidad urbana (Social Policy Lab)
▪ Soporte de la gobernanza del dato (Plataforma), regulación de intercambios de datos
entre organizaciones. Control y auditoria del uso de los datos. Gestión de la
propiedad del dato.
▪ Adecuación de las técnicas utilizadas a las nuevas normativas y al concepto de
accionabilidad (Algoritmos y métodos)
▪ Exploración de nuevas técnicas de machine learning y optimización federadas como
primer paso hacia la compartición de datos no abiertos (Algoritmos y métodos)
Oportunidades

Grant Agreement No. 870338 11
Casos de uso
▪ Nuevas líneas de transporte público, a demanda y carriles dedicados
▪ Zonas de acceso restringido y ZBEs
▪ Regulación semafórica para mejorar movilidad peatonal y ciclista
▪ Proyección y actuación sobre el uso del suelo
▪ Nueva infraestructura

Grant Agreement No. 870338 12
Conclusiones
▪ Analizadas las diferentes normativas entorno a la explotación, gestión
del dato y de las tecnologías de inteligencia artificial, machine learning
y procesamiento, se han identificado los requisitos que deben presentar
estos nuevos algoritmos.
▪ Se introduce el concepto de accionabilidad (Actionability) como
propiedad clave de cualquier proceso de modelado y tratamiento
basado en datos para generar conocimientos de valor práctico de cara a
la decisión.
▪ El reto reside en seleccionar y definir los nuevos algoritmos según
estos requisitos, explotando de forma eficiente las fuentes de datos
disponibles en los casos de uso.

SoPoLab
13
This project has received funding from the European Union’s Horizon 2020 research and
innovation programme under grant agreement No 870338
Web: www.urbanite-h2020.eu
Twitter: @urbaniteh2020
LinkedIn: www.linkedin.com/groups/69691
Slideshare: www.slideshare.net/URBANITEProject
GitHub: git.code.tecnalia.com/urbanite

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