ValgrAI impulsa en València un hub de datos de movilidad urbana con potencial para "regenerar ahorros millonarios"

   VALÈNCIA, 26 May. (EUROPA PRESS) -

   La Fundación ValgrAI ha presentado este martes en el Salón de Actos de ADEIT el Urban Mobility Data Hub (UMDH), una infraestructura de datos con capacidad para "regenerar ahorros millonarios" y concebida para "transformar la movilidad urbana a través de la inteligencia artificial y la integración de información en tiempo real".

   La jornada, organizada en colaboración con el clúster AVIA, ha reunido a representantes del ámbito académico, empresarial y de la administración pública para abordar cómo los datos pueden convertirse en un activo estratégico para las ciudades del futuro.

    El proyecto UMDH se configura como un espacio de datos interoperable destinado a integrar información procedente de múltiples fuentes --tráfico, transporte público, sensores urbanos o servicios municipales-- actualmente dispersa y difícil de explotar de forma conjunta, según han explicado los investigadores de la UPV y de ValgrAI, Cristian Borgoñoz y Vicente Julián Inglada.

   El Urban Mobility Data Hub (UMDH) es un proyecto impulsado por ValgrAI inspirado en modelos europeos como Catena-X, que permite integrar, recopilar y compartir información procedente de vehículos, infraestructuras inteligentes y servicios urbanos, facilitando su explotación de manera coordinada y segura.

   La iniciativa se apoya en tecnologías basadas en estándares europeos que garantizan la interoperabilidad, la soberanía del dato y la ciberseguridad, "promoviendo al mismo tiempo un modelo de colaboración entre administraciones públicas, empresas y centros de investigación", ha explicado ValgrAI en un comunicado.

IA PARA ANTICIPAR LA MOVILIDAD

   Uno de los ejes del proyecto es la incorporación de modelos de inteligencia artificial capaces de analizar grandes volúmenes de información y anticipar patrones de movilidad. En este ámbito, los sistemas presentados permiten mejorar la precisión de las predicciones con incrementos de hasta 4,2 puntos en exactitud y 4,6 puntos en métricas de clasificación, lo que facilita una planificación más eficiente de infraestructuras y servicios urbanos.

   El objetivo es avanzar hacia una gestión más inteligente de la ciudad, basada en datos en tiempo real y en la capacidad de anticipar comportamientos.

MENOS COSTES Y MAYOR EFICIENCIA

   Más allá del desarrollo tecnológico, los expertos han coincidido en destacar el impacto práctico del uso de datos en la movilidad. De hecho, José Manuel García Administrador de Jormar ha señado que la integración y explotación de datos puede traducirse en: reducciones de hasta el 9,2% en el consumo de combustible, descensos del 30% en tiempos de inactividad operativa y ahorros superiores a 300 millones de dólares anuales en grandes despliegues.

   Asimismo, en el ámbito logístico, el uso de datos e inteligencia artificial permite mejoras de más del 30% en eficiencia de última milla y reducciones del 15% en costes de transporte.

   Durante la Jornada también se ha presentado otro proyecto impulsado por la empresa Pangeanic y la Universitat Jaume I en colaboración con ValgrAI, la iniciativa 'EcoDrive TermSpace: tecnología lingüística para una movilidad más sostenible', que ha surgido con el objetivo de abordar uno de los grandes retos de la movilidad inteligente: la falta de interoperabilidad terminológica en un ámbito caracterizado por su rápida evolución y su carácter multidisciplinar.

    En este contexto, donde confluyen sectores como la automoción, la energía, las infraestructuras o la inteligencia artificial, la diversidad de términos, siglas y variantes lingüísticas dificulta la correcta integración y explotación de los datos.

   A partir de esta problemática, EcoDrive TermSpace propone una solución basada en la transformación del lenguaje especializado en un recurso digital estructurado y reutilizable. El proyecto parte de la premisa de que los términos también constituyen datos cuando se organizan adecuadamente, incorporando información como definiciones, variantes, equivalencias multilingües y contextos de uso.

   EcoDrive TermSpace contribuye a mejorar la calidad y precisión de los sistemas de inteligencia artificial aplicados a la movilidad sostenible y autónoma. Sus resultados permiten desarrollar aplicaciones como la traducción automática especializada, la recuperación inteligente de información, la clasificación documental o la interoperabilidad semántica entre plataformas de datos.

    Durante la jornada se ha puesto en contexto el potencial económico de este tipo de infraestructuras. Según se ha destacado, la economía del dato alcanzó los 829.000 millones de euros en 2023 y se espera que supere los 1,5 billones de euros en 2030, impulsada por sectores como la movilidad, la logística o los servicios urbanos.