Barcelona avança cap a un model de mobilitat urbana més connectat i predictiu, en què les dades i la intel·ligència artificial han de permetre anticipar incidències, optimitzar els serveis de transport públic i adaptar la circulació a les necessitats reals de la ciutat. El metro, els autobusos i la xarxa semafòrica incorporaran noves eines tecnològiques per millorar la gestió de la mobilitat i l’experiència de les persones usuàries.

Les iniciatives s’han presentat en el marc del Tomorrow Mobility World Congress, celebrat a Barcelona dins de l’Smart City Expo World Congress. Entre les novetats destaquen els sistemes de monitoratge que Transports Metropolitans de Barcelona (TMB) desplegarà a la xarxa de metro, una eina d’intel·ligència artificial per calcular l’ocupació dels autobusos en temps real i dues proves pilot per adaptar els semàfors al comportament del trànsit.

El metro incorpora sensors per anticipar incidències

TMB vol aprofitar el volum de dades que genera la xarxa de metro per passar d’un manteniment reactiu a un model cada vegada més predictiu. La companyia ha començat a desplegar diferents sistemes tecnològics que permeten monitorar tant l’estat dels trens com el de la infraestructura ferroviària i detectar anomalies abans que afectin el servei.

Una de les eines principals és el tren auscultador, que funciona com un laboratori mòbil equipat amb càmeres i sensors. Actualment opera a les línies 1 i 5 i analitza elements com la geometria de la via, l’alineació, l’anivellament, la temperatura del carril i el comportament de la catenària. També incorpora sistemes d’anàlisi de so i càmeres d’alta velocitat per supervisar la interacció entre la catenària i el pantògraf.

TMB incorpora trens auscultadors amb càmeres i sensors per detectar anomalies a les vies, la catenària i altres elements de la infraestructura del metro.

A aquesta tecnologia s’hi afegiran nous sistemes de monitoratge dels túnels. TMB equiparà combois amb càmeres i eines capaces de generar núvols de punts en tres dimensions per reconstruir la geometria de les galeries i comprovar que les distàncies respecte als trens són les adequades.

A més, la companyia instal·larà arcs de monitoratge als túnels de les línies automàtiques. Aquests dispositius revisaran els elements dels combois a mesura que hi circulin i permetran identificar possibles anomalies abans que afectin l’operació o el confort del passatge.

La informació recollida alimentarà sistemes de manteniment basat en la condició, que ajusten les intervencions a l’estat real dels vehicles i les infraestructures, i permetrà desenvolupar models predictius. L’objectiu és millorar la seguretat i la disponibilitat del servei, reduir les incidències i allargar la vida útil dels actius.

La IA permetrà conèixer l’ocupació dels autobusos en temps real

La transformació digital també arriba a la xarxa d’autobusos. TMB ja disposa d’un sistema que calcula el nombre de passatgers de cada vehicle en temps real a partir de la intel·ligència artificial aplicada a les imatges de les més de 4.500 càmeres de videovigilància de la flota.

L’eina combina l’anàlisi de vídeo amb altres fonts d’informació disponibles als autobusos, com les validacions dels títols de transport, les enquestes, les alarmes de passatge i els sistemes de comptatge. Els models s’han entrenat i sotmès a auditories i processos de reajustament continuat per millorar la precisió de les estimacions.

TMB ja calcula l’ocupació dels autobusos en temps real mitjançant IA aplicada a les imatges de les més de 4.500 càmeres de la flota.

Les dades d’ocupació podran servir per millorar la regulació del servei i oferir informació més precisa a les persones usuàries. El sistema també permet detectar errors en les càmeres, com ara dispositius que no funcionen correctament o que estan mal enfocats, i optimitzar-ne el manteniment.

Aquesta iniciativa se suma a altres projectes d’automatització de TMB, com una prova pilot que utilitza intel·ligència artificial per detectar invasions del carril bus a partir de les càmeres dels vehicles.

Semàfors que s’adapten al trànsit i preveuen els embussos

Més enllà del transport públic, Barcelona també vol aplicar la intel·ligència artificial a la gestió del trànsit. La ciutat provarà el 2027 dues solucions tecnològiques per adaptar els temps dels semàfors a les condicions reals de circulació. Les propostes, seleccionades en el darrer repte del Barcelona Innova Lab Mobility, corresponen a les empreses Kapsch i Acisa.

Cadascuna rebrà 100.000 euros de l’Ajuntament per desenvolupar una prova pilot de quatre mesos en diferents interseccions. Els projectes inclouran la instal·lació de sensors i les adaptacions necessàries a la infraestructura viària. La convocatòria ha rebut 26 propostes, 19 de les quals procedents de candidatures internacionals de 14 països.

Barcelona provarà el 2027 dues solucions d’IA de Kapsch i Acisa per adaptar els semàfors al trànsit i prioritzar vianants, transport públic i vehicles d’emergència.

La primera solució, Matcab, de Kapsch, utilitza aprenentatge per reforç perquè cada cruïlla pugui adaptar els temps semafòrics a la demanda del moment. El sistema incorpora un agent d’intel·ligència artificial per intersecció, que pren decisions segons les condicions de circulació i es coordina amb la resta per evitar que la congestió es traslladi d’un punt a un altre.

La tecnologia també permetrà establir diferents prioritats, com ara afavorir el pas dels vianants, del transport públic o dels vehicles d’emergència.

La segona proposta, Mobia, d’Acisa, es basa en un bessó digital de la xarxa viària. Aquesta representació virtual del corredor rebrà dades en temps real mitjançant sensors i sistemes de comunicació amb vehicles connectats per anticipar l’evolució del trànsit i coordinar les cruïlles. A partir d’aquestes previsions, la intel·ligència artificial podrà modificar els cicles semafòrics segons els objectius establerts, com reduir les emissions o donar prioritat al transport públic.

Les dues proves funcionaran com una primera fase experimental per avaluar l’aplicació de la IA a la regulació semafòrica de Barcelona. El projecte s’ha treballat amb la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) i forma part del full de ruta municipal per incorporar aquestes tecnologies a la gestió de la mobilitat.

De les dades a una mobilitat més predictiva

Les tres iniciatives comparteixen una mateixa orientació: utilitzar les dades per anticipar necessitats i prendre decisions abans que apareguin els problemes. En el metro, això es tradueix en detectar el desgast o les anomalies de la infraestructura; als autobusos, en conèixer l’ocupació de cada vehicle; i als carrers, en ajustar la regulació semafòrica al comportament del trànsit.

La transformació no consisteix només a incorporar més sensors o sistemes d’intel·ligència artificial, sinó a convertir la informació que generen en eines per gestionar millor els serveis. Un canvi que Barcelona vol provar i desplegar progressivament per avançar cap a una mobilitat més eficient, segura i adaptada a les necessitats de la ciutadania.