Las tecnologías esenciales de esta innovadora transformación que atraviesa la movilidad urbana se basan en la conectividad de alta capacidad (nueva generación de telefonía móvil o 5G), Internet de las Cosas (IoT) y el Big Data. Estos avances facilitan el viaje del usuario y ayudan a fomentar el transporte público, la intermodalidad en las ciudades y sus zonas periféricas, gracias a las ventajas que tienen para una plena integración de los diferentes sistemas (metro, tranvía, cercanías, etc.).
Big data: Datos para optimizar la movilidad
El uso del Big Data (un gran volumen de datos) abre la puerta a un mayor y mejor conocimiento del transporte público en las ciudades. La posibilidad de tener una conexión permanente en los distintos dispositivos del usuario puede hacer que los operadores se adelanten a las necesidades del viajero y brindar más servicios para su mayor comodidad. Con estos conocimientos, se desarrollan aplicaciones que automaticen y den la posibilidad de convertir ingentes cantidades de datos en información que ayude a la toma de decisiones para ser más eficientes y para crecer en investigación y desarrollo. Repercute en la logística, en la modelación de las operaciones y la gestión de tránsito en tiempo real. También sirve para un completo análisis de los patrones de movilidad (datos de telefonía móvil, redes sociales, etc.) y la detección de accidentes.
Blockchain
Blockchain (Cadena de bloques) también es ya la tecnología prioritaria para los centros intermodales, debido a sus múltiples usos: identificación de pasajeros, emisión de billetes, administración de programas de fidelización más intuitivos, seguimiento de equipaje mejorado, métodos de pago simplificados, etc. Se trata de una opción que permite a los diferentes agentes del transporte público trabajar de forma conjunta y con mayor eficiencia. Este nuevo sistema de bases de datos distribuidas permite que varios actores compartan acceso a la misma información de forma segura y confidencial.
Machine Learning: Gestión de rutas eficientes
Novedades como el «Machine Learning» o aprendizaje automático o aprendizaje de máquinas, ofrecen la oportunidad de analizar la enorme cantidad de datos que se generan de forma continua en las redes de transporte urbano.
Las aplicaciones del Machine Learning dentro de la intermodalidad urbana pueden emplearse para usar algoritmos y analizar datos para, posteriormente, hacer análisis predictivos que permitan realizar una gestión anticipada de rutas. Es una opción idónea para desplegar un sistema de autogestión de transporte público en una Smart City.
Internet de las cosas (IoT)
La interconexión digital de objetos cotidianos con Internet es lo que se conoce como IoT, por sus siglas en inglés. El empleo de la tecnología a través de Internet es un factor clave en los sistemas de transporte hoy día, ya que permite una conexión de infraestructuras, estaciones, sistemas de administración, y otros activos no conocidos hasta ahora. Las soluciones de transporte conectado ayudan en múltiples sentidos en el ámbito de la intermodalidad. Por ejemplo, se reducen los costes operativos de gestión de flota y localización de unidades y de mantenimiento, aumentando así la eficiencia de las redes; se aumenta la seguridad (soluciones de video vigilancia y monitorización) y se proporcionan nuevos servicios a los usuarios (mejores experiencia para acceso a Wi-Fi, adquisición de billetes, etc.).