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La UOC lidera una red estatal de expertos para impulsar un transporte sostenible

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Los investigadores de la Universidad Oberta de Catalunya desarrollan algoritmos inteligentes para favorecer la toma eficiente de decisiones en el sector de la logística.

Según el proyecto de la Red Española de Transporte Sostenible e Inteligente (SI-Trans) aprobado por el Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades, hay que afrontar los problemas derivados de actividades como el enrutamiento de vehículos (el conjunto óptimo de rutas para que una flota satisfaga las demandas del cliente), los servicios bajo demanda derivados del e-commerce o la recogida de residuos. Además, algunas posibles soluciones como el desarrollo del vehículo eléctrico “representan desafíos adicionales como la planificación del modelo de estaciones de carga”.

Asi, SI-Trans se alinea con la estrategia europea para el transporte inteligente y verde, que apuesta por alentar la competitividad de las industrias de transporte y por el desarrollo de un sistema de comunicaciones eficiente en recursos y respetuoso con el medio ambiente.

No obstante, los expertos argumentan que hay que tener en cuenta que los sistemas de transporte y logística no están formados sólo por vehículos contaminantes, sino que las flotas pueden ser heterogéneas, con vehículos tanto eléctricos como híbridos, por ejemplo, e incluso con vehículos no tripulados o de autoconducción. “Las comunicaciones no sólo conllevan problemas ambientales derivados, por ejuemplo, de la emisión de gases, sino también ruido y atascos, por lo que es urgente aumentar la eficacia y la sostenibilidad del sector del transporte y la logística”, matiza Ángel A. Juan, del grupo de investigación Internet Computing & Systems Optimization de la UOC.

En esa línea, el grupo de investigación ICSO ha desarrollado varias familias de algoritmos: los llamados biased-randomized, de sesgo aleatorio, para reducir la complejidad del tiempo o espacial de los algoritmos estándar; los simheuristics, que permiten resolver problemas con variables aleatorias y restricciones probabilísticas, combinando el uso de la simulación y la optimización, y los learnheuristics, caracterizados por combinar las estadísticas y el aprendizaje automático.

Con todo, el consorcio tiene como objetivo integrar los esfuerzos que llevan a cabo diferentes grupos de investigación en el Estado en el área del transporte y la logística sostenible e inteligente para promover el intercambio de conocimientos en es este ámbito.


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