Un modelo prevé 48 horas antes el nivel de ocupación del Bicing

Pronto será posible predecir la ocupación de las estaciones de Bicing con dos días de antelación. Un grupo de investigadores de la Universidad Pompeu Fabra ha diseñado un modelo capaz de prever si se encontrarán llenas o vacías durante este tiempo. El siguiente paso es diseñar una aplicación para teléfonos inteligentes.

Uno de los investigadores es Gabriel Martins, quien ya diseñó otra aplicación que preveía la ocupación de la estaciones. El nuevo modelo es más eficaz “al incluir variables como el estado del clima y los días de fiesta”, explica este doctorando del Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. Martins lo diseñó junto a Boris Bellalta y Simon Oechsner, investigadores del mismo Departamento.

Los autores presentarán las conclusiones de su estudio en la SAI Inteligent Systems Conference, encuentro dedicado a la inteligencia artificial que se celebrará en Londres el 10 de noviembre. En el trabajo, los investigadores ponen a prueba su modelo de previsión en cuatro estaciones de Bicing escogidas aleatoriamente. Para calcular su ocupación futura, han tenido en cuenta la previsión del tiempo y si el día es festivo o no. También incluyen otras variables, como la cercanía de unas paradas a otras; si estas funcionan o no y el número de bicicletas con las que suelen contar. Datos disponibles en la red.

¿Por qué no analizaron más paradas? “Llevaría más tiempo predecir [la ocupación de] todas las estaciones. Por eso escogimos algunas”. Los resultados de la investigación, sin embargo, son prometedores. “De cada cuatro veces que los modelos predicen que habrá bicicletas y puestos libres en la estación, tres veces aciertan”, explican los investigadores en las conclusiones de su estudio. Sin embargo, los autores advierten de que “harán falta algunas mejoras [antes de que los modelos] sean empleados en aplicaciones dirigidas a usuarios del sistema de bicicletas”.

Aplicaciones de futuro

Los planes de los investigadores pasan por diseñar una nueva aplicación para teléfonos inteligentes, dirigida a los usuarios del Bicing. Pero también van más allá. Los autores del estudio creen que sus conclusiones pueden servir para que los responsables de la red planifiquen, por ejemplo, cuántas bicis dejar en ciertas estaciones. O decidir en qué barrios hace falta instalar nuevos puestos.