¿Cuánto tiempo se tarda realmente en conducir desde el punto A al punto B? Aunque las aplicaciones de mapas llevan mucho tiempo haciendo suposiciones cada vez que nos guían, un grupo de Microsoft Research ha desarrollado un sistema que proporciona una estimación mucho más precisa basada en las condiciones del tráfico en tiempo real, así como en los hábitos de conducción del usuario. Este sistema también prevé cuál será la ruta más rápida para cada usuario, y ajustará sus sugerencias si los hábitos de una persona al conducir cambian con el tiempo. Los investigadores presentaron su trabajo en la reciente 17 conferencia sobre el Descubrimiento de Conocimientos y la Extracción de Datos de la Asociación para la Maquinaria de Computación celebrada en San Diego (EE.UU.).

La investigación se basa en datos obtenidos con sensores GPS instalados en más de 33.000 taxis en Pekín (China). Yu Zheng dirigió el estudio en Microsoft Research Asia. Su equipo analizó previamente los datos para encontrar vías rápidas a lo largo de la ciudad, ya que los taxistas están muy familiarizados con el cambio de las condiciones de conducción. Su más reciente aplicación, sin embargo, integra varios factores añadidos.

Los nuevos algoritmos utilizan los datos de los taxis no solo para encontrar las rutas, sino también para recoger información sobre las condiciones del tráfico, tanto en tiempo real como en el pasado. También deducen el clima a partir de sitios web que están a disposición del público. Los algoritmos utilizan estos datos para predecir el estado de las carreteras que encontrará un conductor al llegar a determinados puntos del camino, así como para ajustar las instrucciones en consecuencia.

El sistema también utiliza los datos GPS de los teléfonos móviles de los usuarios para hacer un seguimiento de su comportamiento al volante y ofrecer instrucciones personalizadas. "Los mismos conductores tienen a su disposición diferentes caminos más rápidos, incluso a la misma hora del día", señaló Zheng. Por ejemplo -explica- a un conductor impetuoso se le puede dar bien la conducción en autopistas, adelantando coches y apurando el límite de velocidad. Un conductor más conservador podría llegar a un destino más rápido al viajar por carreteras secundarias con menos tráfico. Zheng indica que la privacidad del usuario se protege almacenando y analizando los datos personalizados en su teléfono.

Tener en cuenta cómo cambian estos comportamientos con el tiempo también es importante. La gente no solo sigue las rutas de diferentes maneras -afirma Zheng- sino que también se adapta a medida que adquiere experiencia. "Después de pasar por una ruta muchas veces, ya sé cómo conducirla", asegura. Como resultado, el sistema a veces cambia su predicción sobre la ruta más rápida basándose en la familiaridad del conductor con ciertas calles.

Poner a prueba el sistema es difícil -señalan los investigadores- porque una persona solo puede conducir una ruta a la vez y las condiciones son siempre diferentes. Los investigadores evaluaron su esquema comparando datos GPS de viajes reales con sus predicciones de tiempo del trayecto. El equipo había encontrado previamente que las rutas que dedujeron a partir de los taxis eran más rápidas que las previstas por los principales servicios de cartografía. En este estudio, se demostró que, con el tiempo, las predicciones de duración del viaje realizadas por el sistema se hicieron más precisas, y que las rutas personalizadas eran más rápidas incluso que las rutas básicas derivadas de los taxis.

La ubicuidad de los sensores GPS, económicos y siempre conectados, ha cambiado el tipo de predicciones posibles, afirma Sam Madden, profesor asociado del Laboratorio de Ciencias Informáticas e Inteligencia Artificial del MIT (Instituto de Tecnología de Massachusetts, EE.UU.), dedicado al estudio de redes de sensores inalámbricos y unidades de GPS. "Creo que esta es la primera vez que es posible realizar un trabajo como este a la escala de cada calle en una ciudad o país", afirma Madden. El equipo de Zheng -añade- está "trabajando a una escala de datos más allá de lo que era posible hace tres años". Madden cree que esto ha proporcionado a los investigadores de Microsoft datos suficientes para realizar progresos significativos en la comprensión del tráfico en tiempo real. También valora el esfuerzo que han realizado los investigadores para personalizar rutas innovadoras.

Zheng opina que la aplicación de su equipo podría ser adaptada fácilmente para un uso general o comercial en una ciudad que tenga un gran número de taxis. Pekín ocupa el cuarto lugar en el mundo en número de taxis en este sentido y, según Zheng, los 10 primeros puestos incluyen a la ciudad de México, Bangkok, Tokio, Nueva York, Buenos Aires y Moscú. "Estamos haciendo algo que puede ser utilizado en el mundo real y lograr un verdadero impacto", sentencia Zheng.