Predicción inteligente del tráfico urbano en Valencia mediante IA: anticipar la movilidad para una ciudad más eficiente y sostenible

Gestionar el tráfico de una gran ciudad es un reto en constante cambio: las horas punta, los cambios meteorológicos, los eventos locales o las variaciones estacionales hacen que la movilidad urbana sea un sistema difícil de anticipar. Esto lo convierte en uno de los mayores desafíos para cualquier autoridad local.

Por ello, para apoyar al Ayuntamiento de Valencia en la gestión de esta problemática a la que nuestra ciudad se enfrenta cada día en mayor medida, nuestro equipo de investigación del IDAL (Intelligent Data Analysis Laboratory) de la Universitat de València, en el marco del proyecto Citcom.ai, ha desarrollado un caso de uso centrado en la predicción temprana del tráfico mediante Inteligencia Artificial, con el fin de mejorar la toma de decisiones y avanzar hacia una movilidad más eficiente y sostenible. El desarrollo de esta herramienta toma como punto de partida el Trabajo de Fin de Grado de Vicente López Asensio, tutorizado en la ETSE-UV por personal docente vinculado a este proyecto.

Una aproximación basada en datos urbanos y modelos híbridos de predicción

El objetivo del proyecto fue construir un sistema capaz de predecir, con precisión horaria, la intensidad del tráfico, la congestión y la velocidad en diferentes puntos de la ciudad. Para ello se integraron datos históricos procedentes de los sensores urbanos de movilidad junto con variables externas que influyen directamente en los patrones de circulación, como el clima o la celebración de eventos.

El enfoque combina modelos clásicos de series temporales con técnicas avanzadas de machine learning, lo que permite capturar tanto las dinámicas estacionales como las relaciones complejas entre múltiples factores que afectan al comportamiento del tráfico. Antes del entrenamiento se llevó a cabo una fase exhaustiva de limpieza y preparación de los datos, incluyendo la imputación de valores faltantes y la consolidación de registros procedentes de diversas fuentes, con el fin de garantizar la calidad de las predicciones.

Los resultados del caso de uso muestran que es posible anticipar la situación del tráfico con un nivel de detalle que hasta ahora no estaba disponible. Las predicciones se representan mediante mapas de calor urbanos que permiten identificar, con suficiente antelación, las zonas que podrían experimentar congestiones, facilitando así la adopción de medidas preventivas.

Esta herramienta abre la puerta a múltiples aplicaciones prácticas: desde la optimización de la gestión del tráfico y la planificación de rutas más eficientes hasta la creación de sistemas de alerta temprana que avisen de posibles saturaciones antes de que ocurran. También ofrece un apoyo valioso a políticas públicas orientadas a la movilidad sostenible, ya que permite ajustar recursos, reforzar determinados tramos de la red o evaluar el impacto de eventos en tiempo real.

Aunque todavía existen retos relacionados con la calidad y consistencia de algunos sensores, la metodología desarrollada es robusta y fácilmente extensible. El sistema podría adaptarse a nuevas variables, integrarse en plataformas municipales o aplicarse a otras ciudades con necesidades similares. Además, su potencial va más allá del ámbito institucional, ya que también podría beneficiar a operadores logísticos, empresas de transporte o entidades encargadas de la organización de eventos.

En conjunto, este caso de uso demuestra cómo la Inteligencia Artificial puede transformar la gestión urbana de manera práctica y tangible. Contar con predicciones fiables permite anticipar problemas en vez de reaccionar a ellos como se hacía con la tecnología disponible hasta el momento, optimizar recursos y avanzar hacia un modelo de movilidad más eficiente, preparado y respetuoso con la ciudadanía. La colaboración entre el Ayuntamiento de Valencia, el proyecto Citcom.ai y nuestro equipo de investigación refuerza el compromiso con una ciudad más inteligente y mejor conectada con las necesidades reales de quienes la habitan y la visitan.

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Los autores agradecen la financiación de la Conselleria d’Innovació, Indústria, Comerç i Turisme (Generalitat Valenciana) en el marco del Acuerdo de Subvención nº101100728, dentro del proyecto Citcom.ai de la Comisión Europea.