El investigador del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas (IIMAS), Carlos Gershenson y su equipo fueron distinguidos con el Audi Urban Future Award 2014 por sus esfuerzos para optimizar el uso de vehículos y hacer una propuesta para mejorar el tránsito.
En un comunicado, la UNAM detalló que el grupo está integrado por Gershenson, académico del IIMAS; el urbanista y director de Arquitectura 911, José Castillo, y la directora del Laboratorio para la Ciudad de México, Gabriella Gómez-Mont.
El grupo investigador se enfocó en los problemas derivados del desplazamiento de personas y mercancías que inciden en la movilidad urbana (en las metrópolis) e interurbana (entre ciudades y países), en el peculiar contexto del Distrito Federal, donde la necesidad del transporte público está sobrepasada.
Para esta labor, el grupo consideró la distribución de los horarios y la cantidad de vehículos que circulan en la zona metropolitana, incluyendo ciudades cercanas como Querétaro, Pachuca, Puebla, Tlaxcala, Cuernavaca y Toluca.
En ese contexto, Gershenson explicó que en años recientes, el incremento de automóviles nuevos en el Distrito Federal ha superado al de nacimientos, lo que hace que los caminos se saturen, y aunque se construyen nuevas vías no alcanzan a satisfacer las exigencias del crecimiento del parque vehicular.
Recordó que en 1904 la ciudad de México contaba con un tranvía que llegaba a San Ángel a 10 kilómetros por hora; sin embargo hoy en día, a la hora pico –que suele ser de seis de la mañana a 10 de la noche– los autos se mueven a seis kilómetros por hora, lo que lleva a pensar que después de 110 años “la movilidad es peor”.
Ante esta situación, los investigadores se dieron a la tarea de recolectar información y ofrecerla “anonimizada” a distintos actores para tomar mejores decisiones de traslado mediante el concepto de donador de datos.
De esta manera, hoy se cuenta con una aplicación para teléfonos inteligentes llamada Living Mobs, que recolecta las características del desplazamiento de cada sujeto.
La intención es saber y compartir cómo se mueve la gente en la ciudad, con variaciones de hora y día de la semana, detalló el académico de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM).
Una vez procesados los datos, podrán ofrecerse opciones en tiempo real, como hacen algunas aplicaciones para automotores, aunque ésta funcionaría para todo tipo de movilidad, adelantó Gershenson.
“El objetivo es que cada viajero sepa, con sólo consultar su teléfono, si hay retraso en el metrobús –por dar un ejemplo– y decida si se traslada en metro, taxi o bicicleta. Así funcionaría una versión futura de esta aplicación”, subrayó.
La meta es combinar tendencias históricas e información actual para ofrecer cierta predicción (media hora a futuro) y pronosticar embotellamientos con la finalidad de disminuirlos o evitarlos, con lo que se busca regular la movilidad de los vehículos particulares y del transporte público.
El premio se entregó en Berlín, Alemania; y fue disputado con tres equipos, el de la capital germana, el de Boston y el de Seúl.
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