Prueba Piloto

Optimización del flujo de camiones de Balderas - Santa Fe

¿Te gustaría saber a qué hora pasará el próximo camión de la ruta M. Balderas - C.C. Santa Fe del M1?

El Laboratorio para la Ciudad y el Sistema de Movilidad 1 (M1) en colaboración con Datank, presentan el proyecto "Optimización del flujo de camiones del M1", cuyo objetivo es mejorar la distribución de unidades a lo largo de su ruta para proporcionar un servicio más eficiente a los usuarios, a través de dos aplicaciones: una para controladores y otra para usuarios.

Participa del 21 al 28 de noviembre en la prueba piloto de la aplicación M1 Usuarios para la ruta M. Balderas - C.C. Santa Fe. Disponible para celulares con sistema operativo Android 6 o superior.

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Te enviaremos información para descargar e instalar la aplicación.

Sobre el proyecto Sobre el proyecto
Optimización del flujo de camiones del M1

En agosto de 2017, el Laboratorio para la Ciudad lanzó la convocatoria abierta Código para la Ciudad para detonar el talento y la capacidad creativa de la ciudadanía en el diseño de prototipos de solución tecnológica. Uno de los retos consistió en utilizar los datos de geoposicionamiento generados por los GPS instalados en las unidades del M1 para mejorar las frecuencias de salida de los autobuses. Buscó también implementar una plataforma digital para proveer información a los usuarios con vistas a su escalabilidad. El reto fue definido en conjunto con el M1, y la propuesta ganadora fue de Datank.

Una solución tecnológica para optimizar el flujo de autobuses

El núcleo de la solución que desarrolló Datank, ganador de la convocatoria Código para la Ciudad, consta de dos algoritmos o modelos de machine learning: un modelo generativo que simula la ruta, y un agente de aprendizaje por refuerzo que opera en esta simulación para encontrar la estrategia de despacho óptima. El modelo generativo utiliza los datos históricos proveídos por el M1 para aprender las condiciones de la ruta y generar condiciones similares en una simulación de la misma. El agente de aprendizaje por refuerzo experimenta esta simulación repetidas veces, buscando a través de estas experiencias bajo qué condiciones es mejor despachar un autobús. La información producida por estos modelos se comunica a través de dos aplicaciones móviles: M1 Controladores y M1 Usuarios.

Del 21 al 28 de noviembre se lleva a cabo la prueba piloto de las aplicaciones para usuarios y para controladores del M1 de la ruta M. Balderas - C.C. Santa Fe. El objetivo es obtener retroalimentación para iterar estas herramientas tecnológicas.

Preguntas Frecuentes

¿Quiénes son los controladores?

Son las personas encargadas de despachar los autobuses de las estaciones base. Esto lo hacen basándose en su experiencia, en el conocimiento que tienen de la ruta, y en las circunstancias del momento. Con la aplicación móvil se busca proveerles de una herramienta tecnológica que les permita tomar decisiones más informadas sobre la mejor hora para darle salida a las unidades que gestionan, y así mejorar las frecuencias del transporte.

¿Para qué sirve la aplicación M1 Controladores?

Con M1 Controladores, el controlador (véase en la pregunta anterior) puede ver las unidades moviéndose en tiempo real en el mapa de la ruta que gestiona, recibir recomendaciones sobre la hora óptima para despachar una unidad, registrar el momento en que una unidad iniciará su recorrido, y consultar una bitácora de viajes.

¿Para qué sirve la aplicación M1 Usuarios?

Con M1 Usuarios, los usuarios pueden ver qué tipo de autobús se aproxima a su estación (e.g. Ecobús, Expreso) y cuánto tiempo deben esperar para abordarlo. Además, pueden ver la ubicación de las unidades en tiempo real y las estaciones de la ruta a través de un mapa.

¿De qué me sirve una app si los autobuses tardan mucho en pasar?

Sabemos que en ocasiones los autobuses tardan en pasar. Por eso, desarrollamos dos modelos de machine learning que ayudan a optimizar la distribución de autobuses a lo largo de la ruta. La información que producen estos modelos –i.e. hora óptima para despachar las unidades– se le comunica a los controladores a través de una app.

Durante la semana del piloto, controladores de Balderas-Santa Fe utilizarán la aplicación para hacer el servicio más eficiente.

Quiero saber más acerca de los modelos de machine learning para optimizar el flujo de camiones.

Se construyeron dos algoritmos o modelos de machine learning: un modelo generativo que simula la ruta, y un agente de aprendizaje por refuerzo que opera en esta simulación para encontrar la estrategia de despacho óptima.

Ya que el modelo generativo utiliza datos históricos, las condiciones de la ruta que sean recurrentes y predecibles están incluidas en la simulación. Por ejemplo:

  • Horas de entrada y salida de la vocacional 4 que generen tránsito fuerte en ese tramo de la ruta.
  • Eventos recurrentes en fines de semana (e.g. tianguis).
  • Tránsito fuerte en horas pico y ligero en horas valle.

Eventos únicos o impredecibles, tales como manifestaciones o bloqueos, no necesariamente ocurren en la simulación.

A pesar de lo anterior, procuramos generar un gran número de escenarios utilizando el modelo generativo, en donde algunos incluyen condiciones extremas como las que se dan en este tipo de eventos impredecibles.
Utilizando el modelo generativo, generamos simulaciones de la ruta durante los horarios de servicio. El agente de aprendizaje por refuerzo experimenta esta simulación, y cada minuto debe tomar la decisión de despachar o no una unidad de cada terminal de la ruta M. Balderas - C.C. Santa Fe. El agente intentará optimizar la distribución de autobuses en la ruta y en particular la distancia máxima entre dos camiones contiguos, la cual es medida minuto con minuto.
De esta manera, el agente intentará tomar decisiones que minimicen dicha métrica. Por ejemplo:

  • Si hay dos o tres unidades en una terminal, pero ninguna próxima a llegar a ésta, el agente tenderá a “guardar” al menos una unidad para asegurar una buena distribución de unidades.
  • Si todas o casi todas las unidades están cerca de la misma terminal, el agente tenderá a enviarlas a intervalos regulares para dispersarlas en la ruta.
  • Si una zona cuenta con tráfico pesado y dos o más unidades se encuentran atoradas en dicha zona, el agente tenderá a esperar a que avancen después del conflicto para evitar que se atore una unidad adicional.

Los controladores pueden ver en su aplicación recomendaciones sobre el momento más óptimo para despachar las unidades. De esta manera, buscamos incrementar la eficiencia del servicio.

¿Qué son los datos de geoposicionamiento?

Las unidades del M1 están equipadas con dispositivos GPS, lo que permite tener acceso a la latitud, longitud, velocidad, ubicación y número económico de cada unidad.

¿Yo puedo consultar los datos de geoposicionamiento del M1?

Sí. Para su aprovechamiento y consulta, el M1 pone a disposición del público durante la semana de la prueba piloto datos históricos y en tiempo real de las rutas M. Balderas - C.C. Santa Fe, C.C. Santa Fe - M. Miguel Ángel de Quevedo y Circuito Bicentenario en la plataforma hack-datos.labcd.mx.

¿Por qué sólo puedo usar la aplicación por una semana?

El proyecto consiste en una prueba piloto para probar la viabilidad del desarrollo tecnológico para que, en un futuro, esta aplicación pueda convertirse en una herramienta que ayude a los usuarios del M1 a planificar sus traslados. Asimismo, la prueba piloto permitirá identificar áreas de mejora para el diseño de la aplicación.

¿Por qué la aplicación sólo funciona en la ruta M. Balderas - C.C. Santa Fe?

Porque se trata de una prueba piloto. Al implementar el prototipo de esta app en una sola ruta podemos obtener de una forma más rápida aprendizajes para mejorarla en el futuro.

¿Por qué la aplicación sólo sirve para teléfonos con sistema operativo Android 6 o superior?

Dado que esta es una fase de prueba –con tiempos y recursos limitados– se optó por considerar para esta primera etapa al sistema operativo Android 6.0 o superior por su gran alcance: la penetración en México es de más del 60%. No obstante, el desarrollo de la aplicación móvil se realizó con una estructura híbrida con tecnología web para que en el futuro pueda ser lanzada para el sistema operativo iOS.

¿Por qué no encuentro la aplicación en Google Play?

Debido a que se trata de una versión beta para un piloto, la aplicación aún no está disponible en Google Play.

¿Qué información recaba la aplicación para usuarios del M1?

La aplicación no recaba ninguna información de los usuarios. Si bien pide acceso a la ubicación de la persona que la instala, esto es únicamente con fines de brindar una mejor experiencia de uso. En ningún momento se guarda la posición del usuario.

Quiero darles mi opinión sobre la aplicación para usuarios, ¿cómo puedo hacerlo?

Al terminar la prueba piloto te enviaremos por correo un formulario para que nos des tu retroalimentación. Te agradeceremos mucho que lo contestes, pues tu opinión es lo que nos permitirá mejorar este producto.

¿Quién está detrás de esta prueba piloto?

Este proyecto es una colaboración entre el Laboratorio para la Ciudad, el Sistema de Movilidad 1 y Datank, ganador de la convocatoria Código para la Ciudad. Consulta aquí para conocer más de los actores involucrados.

¿Cuáles son las políticas de de privacidad?

Los datos que proporcionaste estarán protegidos por la Ley de Protección de Datos Personales. Para consultar las políticas del anuncio de privacidad visita la página del Laboratorio para la Ciudad haciendo click en este enlace https://labcd.mx/politica-de-privacidad/

Aliados

Laboratorio para la Ciudad

Área experimental y creativa del gobierno de la Ciudad de México donde ciudadanía, sociedad civil, academia, iniciativa privada y gobierno se reúnen para cambiar la manera de entender la ciudad y realizar acciones en conjunto para resolver retos de la CDMX.

Sistema de Movilidad 1 (M1)

El Sistema de Movilidad 1 tiene como objetivo la prestación del servicio de transporte público de pasajeros con base en los principios de legalidad, honradez, lealtad y profesionalismo, preferentemente en zonas periféricas de escasos recursos en la Ciudad de México.

Algunos datos importantes sobre el servicio del M1 en la totalidad de sus rutas:

  • Ofrece servicio con 94 rutas en las 16 Alcaldías de la CDMX. Su cobertura total es de 3,232.60 kilómetros lineales en la red de ruta.
  • Durante el 2018 ha transportado en promedio por día hábil a 455,590 pasajeros con boleto pagado y gratuidad.
  • Conecta con otros sistemas de transporte: 135 estaciones del metro y 40 estaciones del Metrobús.
  • Cuenta con 125 controladores.
  • Cuenta con 1,268 unidades.

Algunos datos importantes sobre el servicio del M1 en la ruta M. Balderas - C.C. Santa Fe:

  • Durante el 2018 ha transportado en promedio por día hábil 13,824 pasajeros con boleto pagado y gratuidad en esta ruta.
  • El kilometraje total de esta ruta es de 37.1 kilómetros.
  • Cuenta con 6 controladores.

DATANK

(Ganador de este reto en la convocatoria Código para la Ciudad)

Busca ayudar a las compañías a innovar en sus industrias con soluciones de datos y machine learning. Su misión es resolver problemas complejos con ciencia de datos, diseño y tecnología. Son un equipo de matemáticos, ingenieros y diseñadores trabajando desde la Ciudad de México.