La empresa Bambú Mobile creó una herramienta que ha mejorado el monitoreo de los trenes, y con ello ha eficientado su operación

Ciudad de México.-Para quienes utilizan el transporte público para movilizarse por la Ciudad de México, es muy común padecer las fallas y demoras del metro, lo que puede provocar llegar tarde a una cita, al trabajo, a la escuela o a casa después de una jornada agotadora.

Por medio de la Inteligencia Artificial (IA), las empresas y autoridades buscan mejorar la calidad de vida de las personas, y eso incluye su movilidad por grandes urbes como la Ciudad de México.

Bambú Mobile creó una herramienta con base en IA que ha eficientado en 70 por ciento el seguimiento de los trenes del Sistema de Transporte Colectivo (STC) Metro de la Ciudad de México, para mejorar su operación y, con ello, ha reducido en la misma medida la necesidad de intervención humana para realizar procesos de vigilancia en la circulación de trenes.

Omar Ramírez, director de Tecnología de Bambú Mobile, explicó a El Sol de México que el Metro de la capital del país se acercó a la empresa con la problemática de identificar cuándo y en dónde estaban los diferentes trenes que recorrían todo el sistema.

“Lo que hicimos fue combinar dos cosas: instalar infraestructura dentro de las estaciones del Metro, es decir, colocamos unas cámaras especializadas de vigilancia que tienen una resolución diferente a las cámaras de seguridad y, posterior a eso, desarrollamos un algoritmo de IA que nos permite identificar cuando el tren llegaba a una estación, qué tren era y cuántas personas se subían y se bajaban”, explicó.

Bambú Mobile es una empresa que desarrolla software y hardware de alto impacto, y dentro de la rama de software lleva a cabo la implementación de modelos de IA.

La herramienta creada para el STC sirve para el control operativo e informativo de las operaciones y movimientos de los trenes del Metro.

Con esta innovación el equipo que operaba el proceso de verificación de los trenes pasará de 30 o 40 personas a sólo tres o cuatro / Spread
Se trata, como describe la misma compañía en su sitio, de “un canal digital de control muy innovador, con el objetivo de ver movimientos de los trenes, obtener el histórico de movimientos, tiempos de estancia y promedios, estadísticas y reconocimiento de imagen con modelos de IA”.

Esto le permite al STC tener datos precisos sobre los tiempos de estancia de los trenes en una estación o en los trayectos, tener información histórica y generar estadística para detectar problemáticas y atenderlas.

Se trata de ‘un canal digital de control muy innovador, con el objetivo de ver movimientos de los trenes, obtener el histórico de movimientos, tiempos de estancia y promedios, estadísticas y reconocimiento de imagen con modelos de IA
“Gracias a esta implementación que nosotros hicimos de IA, el Metro de la Ciudad de México pasó de operar de una forma muy analógica, por decirlo de alguna manera, de haber una persona en cada estación reportando cuándo llegaba el tren y cuándo se iba, a hacerlo completamente a través de IA, lo cual se ve muy claramente en una reducción del tiempo en el que estas personas le dedican para poder operar toda esa información”, comentó Ramírez.

Asimismo, destacó que con esta innovación ya no es necesario tener un equipo de 30 o 40 personas que operaban todo este proceso de verificación de los trenes, sino que todo se reduce a que entre tres o cuatro personas puedan llevar a cabo toda esa operatividad.

De acuerdo con el directivo, este tipo de soluciones permiten detectar aglomeraciones en horas pico en una estación y, a través de este algoritmo de IA, dar instrucciones para redistribuir trenes o agilizar la marcha de los mismos.

Desarrollo de IA para mejorar la operación del Metro de la Ciudad de México
La IA creada por Bambú Mobile para el Metro de la Ciudad de México surgió a través de la identificación manual de videos sobre la llegada y salida de trenes desde las distintas estaciones que componen la red, los cuales se clasificaron en cuanto tiempo de llegada y de salida, así como descenso y ascenso de pasajeros, entre otros elementos.

A partir de todos esos datos y su clasificación, el equipo de la empresa comenzó a “entrenar” a la IA para identificar todas esas clasificaciones y patrones en la llegada del metro.

“En el momento en el que nosotros hicimos esa herramienta no existían, por ejemplo, la visión por computadora o modelos que pueden identificar cosas en el video, sino que nosotros nos tocó en ese momento hacer una versión, por así decirlo, hiperespecializada para que pudiera identificar exactamente las cosas que nosotros queríamos que identificara en relación a lo que estaba sucediendo en la cámara que instalamos”, explicó Ramírez.

Prácticamente el equipo trabajó en un modelo de forma manual para después entrenarlo y que así surgiera la herramienta.

El directivo explicó que las principales mejoras han sido en la operatividad del tren, ya que ahora los trabajadores del STC cuentan con un sistema automatizado para poder medir exactamente cuánto tiempo tarda en pasar un tren en una estación y lo que sucede en su trayecto.

“Desde el punto de vista operativo, nosotros lo que hemos hecho es reducir entre 60 y 70 por ciento la necesidad de intervención humana para este proceso en particular. A raíz de esto pueden haber surgido algunas iniciativas, como señalizaciones en los puntos de acceso y descenso del tren para agilizar su paso por la estación”, refirió.

Desde el punto de vista operativo, nosotros lo que hemos hecho es reducir entre 60 y 70 por ciento la necesidad de intervención humana para este proceso en particular
Ramírez recordó que a partir del 2020 los trayectos en el Metro empezaron a ser más ordenados en cuanto a señalización y en el uso del tren, algo que, dijo, tiene que ver con la forma en la que se han estado consumiendo los datos recopilados y arrojados por la herramienta.

Si bien el auge de la IA comenzó con la aparición de Chat GPT, hay empresas que trabajan esta tecnología desde años antes, como Bambú Mobile, que comenzó a integrar esta tecnología en el Metro de la Ciudad de México desde 2019.

“En términos cuantitativos lo que puedo decir es que mejoramos la eficiencia operativa del metro como entre un 60 y un 70 por ciento para este proceso de identificación y seguimiento de vagones, y para los usuarios, pues fue la habilitación de este proceso de abordaje para que el metro principalmente fuera más eficiente”, expuso.

La IA como solución para los retos de movilidad en el Metro de la Ciudad de México
Si bien la IA ha ayudado a eficientar los procesos dentro del Metro capitalino, el directivo de Bambú Mobile reconoció que este sistema de transporte tiene muchos retos por resolver, debido a que atiende a millones de personas al día, para poder ofrecer un mejor servicio.

“No es necesariamente culpa del Metro, sino de la forma en la que se tiene que planificar la movilidad urbana para que todos nuestros transportes sean más eficientes, y justamente ahí la IA va a tener en los años que vienen una participación importante, en la solución de este tipo de problemas de movilidad”, subrayó.

La IA va a tener en los años que vienen una participación importante, en la solución de este tipo de problemas de movilidad
En el caso de la empresa, Ramírez dijo que están buscando tener más conversaciones con directivos del Metro precisamente para ampliar el uso de la IA a otros procesos con el fin de obtener un entendimiento más amplio sobre cómo se utilizan las infraestructuras de movilidad en la ciudad, cómo las utiliza la gente y, con esos datos, trabajar en mejoras.

“Lo que estaríamos nosotros buscando sería ampliar el alcance, no para este proceso en particular, sino para otras áreas de la movilidad donde creemos que pudiéramos aportar también bastante valor”, comentó.

La IA y su impacto en el futuro laboral: oportunidades y automatización
Si bien la herramienta de IA de Bambú Mobile redujo la necesidad del trabajo humano en las estaciones del metro, Ramírez negó que esta tecnología sea una amenaza para los puestos de trabajo.

Recordó que hay datos que señalan que para 2030 el 3.5 del PIB mundial va a ser generado a través de la IA, y que para 2028 el 40 por ciento de los empleos van a estar expuestos a algún tipo de automatización por esta tecnología.

“El impacto de la IA va a ser tan grande y tan trascendente que prácticamente va a trastocar todas las áreas, tanto del conocimiento como de los servicios y de los productos que actualmente estamos haciendo. Hoy en día tenemos ya modelos de IA que están especializados en la búsqueda, en la seguridad o, como la que nosotros hicimos para el Metro, en movilidad”, destacó.

Sobre el impacto que la IA va a tener en los empleos, el directivo consideró que no va en el sentido de la reducción de puestos, sino a la eficiencia del tiempo humano.

“Yo no veo a la IA como una herramienta que te va a sustituir, sino como una herramienta tecnológica que te va a permitir hacer más cosas y mejores cosas en un tiempo más corto. En el caso del metro no es que se hayan despedido a los empleados, es que esos empleados ahora van a ser actividades a las que la IA no puede llegar. No es desocupar a los empleados que ya tienes, sino es el habilitarles tiempo para que puedan desarrollar actividades que vayan más acorde a las capacidades humanas que no puedan ser automatizadas”, consideró.

Para Ramírez, lo que va a sustituir la IA serán los procesos y las cadenas de producción como se tienen establecidas.

Con información de: El Sol de México

CD/AT