{"id":10876,"date":"2023-09-22T10:14:32","date_gmt":"2023-09-22T08:14:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.nommon.es\/?post_type=case_studies&p=10876"},"modified":"2026-06-22T12:38:07","modified_gmt":"2026-06-22T10:38:07","slug":"ahorro-co2-movilidad-compartida-stavanger-wiseride","status":"publish","type":"case_studies","link":"https:\/\/www.nommon.es\/es\/casos-de-estudio\/ahorro-co2-movilidad-compartida-stavanger-wiseride\/","title":{"rendered":"Predicci\u00f3n del ahorro de CO2 gracias a la movilidad compartida en Stavanger"},"content":{"rendered":"\n

Resumen del proyecto<\/h2>\n\n\n\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, hemos sido testigos del r\u00e1pido crecimiento de los servicios de movilidad compartida en las ciudades. Patinetes, bicicletas, motocicletas, etc., han llenado las calles con la promesa de reemplazar el uso del veh\u00edculo privado y contribuir a una movilidad m\u00e1s sostenible. Sin embargo, sin las pol\u00edticas y regulaciones adecuadas, la movilidad compartida tambi\u00e9n puede canibalizar el transporte p\u00fablico, generar nuevos viajes motorizados y competir por el espacio p\u00fablico. En este contexto, las ciudades se encuentran ante la necesidad de demostrar con datos la hip\u00f3tesis de que la movilidad compartida contribuye de manera efectiva a la tan necesaria transici\u00f3n hacia un sistema de transporte urbano m\u00e1s sostenible.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Stavanger (Noruega) es una de las 100 ciudades elegidas para participar en la Misi\u00f3n de la Uni\u00f3n Europea<\/a> para conseguir ciudades inteligentes y clim\u00e1ticamente neutras. La ciudad se ha comprometido a buscar soluciones innovadoras para alcanzar este objetivo para el a\u00f1o 2030. En lo que respecta a la movilidad compartida, Stavanger ha desplegado recientemente estos nuevos modos de transporte y est\u00e1 comenzando a implementar pol\u00edticas y regulaciones.<\/p>\n\n\n\n

En el marco del programa AI4Cities<\/a>, Nommon y Populus trabajaron con Stavanger en la implementaci\u00f3n de AVENUE<\/a>, una soluci\u00f3n basada en inteligencia artificial que permite a las ciudades predecir la demanda esperada de viajes de movilidad compartida y el correspondiente ahorro de CO2 para dise\u00f1ar marcos regulatorios que fomenten el cambio modal desde el coche privado a modos m\u00e1s sostenibles<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Soluci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n

AVENUE se bas\u00f3 en la integraci\u00f3n de dos herramientas: Populus Mobility Manager<\/a>, que permite a las ciudades recopilar, agregar y analizar datos de los operadores de movilidad compartida, y la soluci\u00f3n WiseRide<\/a> de Nommon, una plataforma de apoyo a la decisi\u00f3n para la planificaci\u00f3n y operaci\u00f3n de estos servicios, dirigida tanto a operadores como a autoridades municipales. AVENUE incluy\u00f3 dos modelos de aprendizaje autom\u00e1tico: (i) un modelo de regresi\u00f3n que predice la demanda de los servicios de movilidad compartida para cada par origen-destino, y (ii) un modelo de clasificaci\u00f3n que infiere el modo de sustituci\u00f3n que se utilizar\u00eda en ausencia de los servicios de movilidad compartida. La combinaci\u00f3n de estos modelos permiti\u00f3 a AVENUE no solo predecir la demanda futura bajo la influencia de distintas pol\u00edticas, sino tambi\u00e9n predecir los efectos en el cambio modal<\/strong>, lo que hizo posible estimar el impacto de los servicios de movilidad compartida en la huella de carbono de la ciudad. La plataforma se utiliz\u00f3 para predecir la demanda tanto en las zonas de cobertura del servicio de movilidad compartida ya desplegado, como en las zonas donde a\u00fan no est\u00e1 habilitado, lo que permiti\u00f3 a Stavanger analizar posibles escenarios de expansi\u00f3n del sistema.<\/p>\n\n\n\n

La siguiente figura ofrece una visi\u00f3n general de la soluci\u00f3n t\u00e9cnica empleada:<\/p>\n\n\n\n

\"Figura
Figura 1. Visi\u00f3n general de la soluci\u00f3n t\u00e9cnica de AVENUE.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

La implementaci\u00f3n de AVENUE en Stavanger se bas\u00f3 en los datos proporcionados por los operadores de patinetes el\u00e9ctricos Tier y Voi. Para validar la soluci\u00f3n, se llev\u00f3 a cabo un seguimiento exhaustivo de las predicciones del modelo de demanda compar\u00e1ndolas con los viajes observados por los operadores. El siguiente gr\u00e1fico muestra la demanda pronosticada por AVENUE para julio de 2022 y la demanda realmente observada en la ciudad durante el mismo per\u00edodo. Los resultados indican que el modelo de predicci\u00f3n captur\u00f3 con precisi\u00f3n tanto el volumen como las tendencias de la demanda.<\/p>\n\n\n\n

\"Figure
Figura 2. Predicci\u00f3n de la demanda de motos compartidas en Stavanger por AVENUE (naranja) y demanda observada en la ciudad seg\u00fan informaci\u00f3n de los operadores Tier y Voi (azul).<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Resultados<\/h2>\n\n\n\n

Los usuarios finales de la herramienta en la ciudad de Stavanger tuvieron acceso a la plataforma de visualizaci\u00f3n interactiva que integraba los resultados de los modelos a trav\u00e9s de una conexi\u00f3n API, permitiendo seleccionar una fecha futura y acceder a un conjunto de indicadores predictivos adaptados a los intereses espec\u00edficos de la ciudad. Entre los indicadores incluidos, destacan:<\/p>\n\n\n\n