En cada viaje que realizas en una unidad del Metrobús hay un cálculo que implica algoritmos e incluso Inteligencia Artificial que buscan evitar fallas. Este nuevo sistema fue credo por Laura Alma Díaz Torres, una joven ingeniera egresada del Instituto Politécnico Nacional (IPN) que es todo un orgullo mexicano para el país.
La ingeniera es egresada de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM) del Instituto Politécnico Nacional (IPN), quien desarrolló para Grupo CISA Corredor Insurgentes una metodología que -con Inteligencia Artificial (IA), algoritmos matemáticos y modelos probabilísticos-, predice y calcula la tasa de fallas de las unidades del Metrobús de la Ciudad de México (CDMX), con el objetivo de mejorar el servicio y evitar retrasos en este transporte público.
De ahí que, Laura Alma, aparecerá en la revista Springer Nature en 2025, en donde publicará la metodología que utiliza para mejorar los trayectos del Metrobús de la Ciudad de México. El proyecto se llama «Metodología de Estimación de Flota de Reserva con Máquinas de Markov», la cual recibió comentarios positivos por parte de académicos de universidades y especialistas que participaron en el Congreso World 4 S (World Conference on Smart Trends in Systems, Security & Sustainability), que se llevó a cabo en el Reino Unido.
La egresada del IPN -quien actualmente estudia la Maestría en Bioética en la Escuela Superior de Medicina (ESM) y es becaria de la Fundación Politécnico en el Grupo CISA-, explicó que el proyecto inició en febrero de este año. La metodología incorpora datos sobre mantenimientos preventivos y correctivos que exigen las entidades reguladoras del transporte, además de información de las unidades que registran fallas recurrentes.
Además, explicó que la base datos del Metrobús registra cuando una falla generó una desincorporación que significa una pausa en el sistema. “Con estos datos y la máquina de Markov -que es un modelo matemático-probabilístico, que registra una serie de eventos y la probabilidad de que ocurra un nuevo evento depende del evento inmediato anterior y cuyo nombre obedece al matemático ruso reconocido por sus trabajos en la teoría de los números-, fue posible concretar la metodología, la cual es similar a la que se emplea en sistemas de transporte aéreo” acentuó.
Con el apoyo y la apertura de Grupo CISA se logró conjugar esta colaboración con el fin de mejorar los tiempos en ese transporte público de la CDMX.
La joven informó que Grupo CISA opera 2 mil unidades de transporte a través de las 24 empresas que administra, de las cuales cinco de ellas brindan servicio al Metrobús. «La metodología permite conocer cuántas unidades se requieren tener en reserva para asegurar que el servicio de transporte no tenga intermitencias, sea eficiente y seguro para los usuarios. La Inteligencia Artificial nos ayuda a predecir las fallas y adelantarse a los escenarios posibles», explicó.
«También -dijo- se toma en cuenta la estacionalidad, la antigüedad de las unidades y las horas que trabaja cada motor para crear campañas de mantenimiento. Algo en lo que nos ayudó la máquina de Markov es que, con datos históricos de 2024, se identificaron las fallas frecuentes y, con mantenimiento preventivo, esperamos que no se vuelvan a repetir en el siguiente año», añadió.
Refirió que con estos datos ahora se dedujo que se tiene el 98.7% de confiabilidad en las unidades de transporte, es decir que el restante 2% es posible que presenten una falla. “Aquí es donde tenemos que atacar ese porcentaje con los mantenimientos preventivos”, aseveró.
Finalmente, Laura Alma Díaz Torres manifestó que el apoyo de sus maestros y las enseñanzas de su padre y madre (quienes son catedráticos y científicos politécnicos desde hace más de 30 años), le ha permitido cultivar una filosofía en la que se antepone el compromiso social y el orgullo por engrandecer al IPN. “Vivimos tiempos en los que una mujer puede ser ingeniera y poner en alto el nombre de México”, aseveró.
#IPNInforma | Con Inteligencia Artificial, egresada del IPN genera modelo para eficientar servicio del Metrobús de la Ciudad de México
— IPN (@IPN_MX) December 8, 2024
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Con información de El Heraldo de México
