Es increíble. Hace menos de dos años se hablaba casi nada de la inteligencia artificial (IA). Por supuesto, el cine siempre ha sido una especie de oráculo que nos muestra el futuro mucho antes de vivirlo. Y en las películas, la IA sí era recurrente. Pero de pronto, en los últimos meses, hemos asistido a una explosión de la IA en redes sociales, en medios de información y en la vida cotidiana, casi inmanejable. Quizás los ciudadanos comunes éramos quienes poco sabíamos de ello. Porque muchos sectores ya venían trabajando en la aplicación de esta tecnología. Uno de ellos, el transporte ferroviario.
Las tecnologías de IA están revolucionando cómo se operan, mantienen y gestionan los sistemas ferroviarios y los metros urbanos del mundo. Estas innovaciones están impulsando mejoras significativas en la eficiencia operativa, el mantenimiento predictivo, la automatización, la seguridad y la experiencia del pasajero.
Una de las aplicaciones más destacadas de la IA en los trenes es la optimización del tráfico y la mejora de la eficiencia operativa. Los sistemas de gestión del tráfico ferroviario están utilizando algoritmos avanzados de IA para analizar en tiempo real grandes volúmenes de datos procedentes de múltiples fuentes, como sensores de trenes, estaciones y vías.
Un buen ejemplo de ello es Deutsche Bahn, el mayor operador ferroviario de Alemania y propietario de infraestructuras en Europa, que en colaboración con NVIDIA, empezó hace un par de años a construir un Digital Twin (gemelo digital) a escala nacional para simular completamente la operación automática de trenes en toda su red. Eso significa una emulación fotorrealista y físicamente precisa de todo el sistema ferroviario. Incluye vías que atraviesan ciudades y campos, y muchos detalles de fuentes como las mediciones de la plataforma de la estación y los sensores de los vehículos.
A partir de tecnologías como esta, los sistemas pueden reprogramar automáticamente los horarios de los trenes en función de las condiciones del tráfico y minimizar los tiempos de espera. Como resultado, se ha mejorado la puntualidad de los trenes y se ha reducido el consumo de energía, lo que también significa beneficios en el medio ambiente.
Pero Deutsche Bahn no se han quedado sólo en el tema operativo duro. Puesto que de su plantilla de 320 000 personas solamente el 64 % reside en Alemania, la comunicación eficiente en múltiples idiomas resulta esencial para la operación entre el personal de la compañía. Y por ello, empezó a usar el traductor de IA DeepL para garantizar que sus empleados se comuniquen en varios idiomas de la forma más sencilla posible. El resultado ha sido más que satisfactorio con la creación de un glosario propio en decenas de lenguas.
El mantenimiento predictivo es otra área donde la IA está teniendo un impacto significativo. Tradicionalmente, el mantenimiento de trenes y vías se realizaba de manera preventiva o reactiva. Sin embargo, con la IA, es posible predecir cuándo es probable que ocurra una falla y realizar el mantenimiento antes de que se convierta en un problema.
Los sistemas de mantenimiento predictivo utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de sensores instalados en trenes y vías. Estos datos incluyen información sobre vibraciones, temperatura, sonido y otros factores que pueden indicar el estado de los componentes. Al identificar patrones y anomalías, la IA puede predecir fallos potenciales con alta precisión.
Un ejemplo de esto es el sistema implementado por el metro de Londres. Utilizando IA, se puede predecir fallos en los componentes de los trenes y programar el mantenimiento en el momento óptimo, evitando así interrupciones no planificadas y mejorando la disponibilidad de los trenes. Esta práctica no solo aumenta la seguridad y la confiabilidad del servicio, sino que también reduce los costos operativos al evitar reparaciones mayores y optimizar el uso de recursos.
La automatización es otra área donde la IA está teniendo un impacto transformador. Los trenes autónomos, que operan sin la necesidad de un conductor humano, están surgiendo como una realidad. Los trenes autónomos utilizan una combinación de sensores, algoritmos de IA y sistemas de control avanzados para operar de manera segura y eficiente. Estos trenes pueden realizar tareas complejas, como el ajuste automático de la velocidad, la gestión del tráfico y la parada en estaciones, con una precisión y consistencia superiores a las de los conductores humanos.
Un ejemplo que lleva varios años en operación es el sistema de metro autónomo de la ciudad de Singapur. Este sistema utiliza IA para gestionar el tráfico y operar los trenes sin intervención humana. Los beneficios incluyen una mayor puntualidad, una operación más eficiente y una reducción de los costos operativos. Además, los trenes autónomos pueden operar con mayor frecuencia, aumentando la capacidad del sistema y mejorando la experiencia del pasajero.
Un cuarto aspecto fundamental es las mejoras en seguridad. La IA está siendo muy útil para la detección y prevención de accidentes y la mejora de la respuesta a incidentes. Los sistemas de visión artificial basados en IA se utilizan para monitorear las vías y detectar obstáculos o anomalías que puedan causar accidentes. Estos sistemas pueden identificar automáticamente objetos extraños en las vías, como escombros o animales, y alertar a los operadores para que tomen medidas preventivas. Además, la IA se utiliza para monitorear el comportamiento de los pasajeros en las estaciones y trenes, detectando actividades sospechosas o peligrosas.
Desde 2022 el metro de Londres probó algoritmos de IA para reconocer eventos en vídeo. Las pruebas se realizaron en la estación de Willesden Green. El software se combinó con imágenes de circuito cerrado de televisión en directo para detectar comportamientos agresivos, armas blancas y personas que se caen a las vías del metro o evaden el pago de los tiquetes. Durante las pruebas se emitieron más de 44.000 notificaciones, la mayoría de ellas sobre evasión de pago.
También en Japón, el operador ferroviario JR East ha implementado un sistema de IA para monitorear las vías y los trenes. Utilizando cámaras y algoritmos de visión artificial, el sistema puede detectar automáticamente anomalías y enviar alertas en tiempo real a los operadores, permitiendo una respuesta rápida y efectiva.
En este capítulo de la seguridad, la Deutsche Bahn ha presentado este año un nuevo hito con IA: un perro robot se encarga ya de la seguridad de los trenes en Múnich, protegiéndolos contra grafitis y actos vandálicos. Durante una fase de prueba inicial, este robot realiza patrullajes en las áreas donde se estacionan los vagones en Múnich, la capital de Baviera.
Y, por último, la experiencia del pasajero es otro aspecto clave para el éxito de estos sistemas. La IA está mejorando la experiencia del pasajero de varias maneras, desde la información en tiempo real hasta la personalización de servicios. Por ejemplo, la app de transporte público de la ciudad de Nueva York utiliza IA para ofrecer a los pasajeros información en tiempo real sobre el estado del servicio de metro y autobuses. La aplicación también proporciona recomendaciones personalizadas basadas en el historial de viajes del usuario y las condiciones actuales del tráfico.
A pesar de los numerosos beneficios, la implementación de la IA en el sector ferroviario también presenta desafíos. La integración requiere una inversión significativa en infraestructura y tecnología, así como en capacitación del personal. Además, la dependencia de la IA plantea preocupaciones sobre la seguridad cibernética y la privacidad de los datos.
A medida que la tecnología continúa avanzando, es probable que veamos una adopción aún mayor de soluciones basadas en IA en el sector ferroviario. Con un enfoque adecuado, la IA tiene el potencial de revolucionar el transporte urbano y ferroviario, creando sistemas más inteligentes, seguros y eficientes para el futuro.
Hasta pronto y gracias por su lectura.
