El auge de los vehículos autónomos está destinado a alterar drásticamente la forma en que nos movemos por las ciudades en el futuro.

En particular, Se espera que la propiedad de automóviles privados cambie hacia servicios de movilidad compartida, con operadores de flotas de vehículos que ofrecen transporte bajo demanda. Esto debería ayudar a reducir el tráfico en las zonas urbanas y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.

Para que estos servicios crezcan, sin embargo, Se necesitarán algoritmos precisos y computacionalmente eficientes para emparejar de manera efectiva a las personas con los vehículos a pedido, para hacer frente a los cientos de miles de viajes que se realizan habitualmente dentro de las grandes ciudades.

Pero los investigadores aún tienen que resolver el problema de cuál es la mejor manera de dimensionar y operar una flota de vehículos, dado un nivel particular de demanda de movilidad personal.

Ahora, en un artículo publicado hoy en la revista Naturaleza , un equipo de investigadores coordinado por Carlo Ratti, director del Senseable City Lab del MIT, revelar una solución computacionalmente eficiente a este problema, al que denominan el "problema de la flota mínima".

"Empezamos a investigar este problema motivados por las crecientes tendencias hacia la movilidad compartida, que probablemente se volverá aún más fuerte con la transición a vehículos autónomos, "dice Ratti, quien también es profesor de práctica en el Departamento de Estudios y Planificación Urbana del MIT. "Si la demanda de movilidad es atendida por flotas de vehículos compartidos, Una pregunta fundamental es:¿Cuántos vehículos necesitamos para atender las necesidades de movilidad de, decir, una ciudad como Nueva York? "

Los investigadores han intentado previamente resolver esta cuestión utilizando variaciones del "problema del viajante de comercio, "que tiene como objetivo minimizar la distancia total recorrida por un vendedor que debe visitar un número determinado de destinos en una ciudad.

Sin embargo, Hasta ahora ha resultado extremadamente difícil encontrar una solución óptima al problema del viajante de comercio. incluso utilizando las potentes computadoras de hoy. Como resultado, las buenas soluciones para la gestión de flotas se han visto muy limitadas en tamaño, lo que significa que solo se pueden calcular para flotas con solo unas pocas decenas de vehículos, según Paolo Santi, un científico investigador del Senseable City Lab e investigador principal del CNR del Consejo Nacional de Investigación de Italia, quien dirigió el equipo de investigación.

Esto no es suficiente para satisfacer las necesidades de una gran ciudad como Nueva York, él dice.

"Si tuviéramos que considerar reemplazar el sistema de taxis actual en Nueva York con una flota optimizada de vehículos, tendríamos que encontrar la mejor manera de atender a las 500, 000 viajes realizados en un día, que actualmente son atendidos por alrededor de 13, 500 taxis, "dice Santi.

En lugar de, los investigadores utilizaron un modelo basado en la red que han denominado "red de vehículos compartidos" para abordar el problema. Anteriormente utilizaron un enfoque similar, denominada "red de capacidad para compartir, "en un documento de 2014 para encontrar la mejor manera de compartir viajes en una gran ciudad.

El algoritmo representa la compartibilidad de la flota de taxis como un gráfico, una abstracción matemática que consta de nodos (o círculos) y bordes (las líneas entre los nodos). En este caso, los nodos representan viajes, y los bordes representan el hecho de que dos viajes específicos pueden ser atendidos por un solo vehículo.

Usando este gráfico, el algoritmo pudo encontrar la mejor solución para compartir flotas.

El equipo, que también incluía a Moe Vazifeh, el primer autor del artículo y ex investigador principal del Senseable City Lab; Giovanni Resta, investigador del Instituto de Informática y Telemática del CNR; y Steven Strogatz, profesor de matemáticas en la Universidad de Cornell, probó la solución en un conjunto de datos de 150 millones de viajes en taxi realizados en Nueva York en el transcurso de un año.

Calcularon los tiempos de viaje utilizando la red de carreteras real de Manhattan y estimaciones basadas en GPS derivadas del conjunto de datos de viaje en taxi.

Descubrieron que la implementación en tiempo real del método con niveles de servicio casi óptimos redujo el tamaño de la flota necesario en un 30 por ciento.

La solución no supone que ninguna persona deba compartir un viaje. En lugar de, simplemente implica la reorganización de la operación de despacho de taxis, que podría llevarse a cabo con una simple aplicación de teléfono inteligente.

La solución podría volverse aún más relevante en los próximos años, como flotas de redes, los coches autónomos se vuelven habituales, dice Ratti.

"Si miramos a Manhattan en su conjunto, teóricamente podríamos satisfacer su demanda de movilidad con aproximadamente 140, 000 vehículos:alrededor de la mitad del número actual, ", dice." Esto demuestra que los problemas urbanos del mañana con respecto a la movilidad se pueden abordar no necesariamente con más infraestructura física sino con más inteligencia, o en otras palabras:con más silicio y menos asfalto ".

Los investigadores ahora planean llevar a cabo más trabajos para explorar el número mínimo de plazas de aparcamiento necesarias en las ciudades. junto con la firma de seguros Allianz.