En Manhattan (Nueva York, USA) se realizan 440.000 peticiones diarias de transporte mediante taxi, en un servicio proporcionado por unos 14.000 vehículos. El artículo «On-demand high-capacity ride-sharing via dynamic trip-vehicle assignment» (Carrera compartida de alta capacidad bajo demanda a través de la asignación dinámica de vehículos de viaje) publicado en PNAS y explicado en formato vídeo en YouTube presenta el estudio realizado por expertos del MIT para una gestión eficiente de los transportes en taxi en Manhattan.

El artículo describe, de manera visual, diferentes escenarios de reducción del número de taxis necesarios para Manhattan gracias a una gestión más eficiente. Los escenarios analizados parten de unos parámetros en los que se cubren todos los días de la semana, las diferentes horas a lo largo de cada día con sus correspondientes variaciones de ocupación, tres opciones de diferentes cantidades de taxis posibles en la ciudad (1.000, 2.000 o 3.000 vehículos), uso de taxis con diferentes capacidades (desde los que solamente llevarían a una persona hasta los que irían recogiendo hasta 10 pasajeros de forma escalonada). El estudio analiza para estos parámetros los tiempos de espera hasta la llegada del taxi y los retrasos en el viaje debido a las paradas o desviaciones en el trayecto para recoger a otros usuarios. El estudio presume que los taxis tendrán capacidad de ajustar su recorrido de manera inmediata cada vez que se reciba una solicitud nueva desde cualquier punto de la ciudad. Esta premisa implica que, independientemente de que los taxis sean conducidos de manera manual o de manera autónoma, todos ellos estarán gestionados desde un control central que indicará a cada vehículo su ruta y la identificación de los pasajeros a recoger y entregar.

Aunque existe un escenario en el que se analiza el servicio sin compartir vehículo, la segunda premisa del estudio es que los usuarios estarán dispuestos a compartir vehículo y, por tanto, a sufrir pequeños retrasos por el hecho de recoger o entregar a otras personas.

El principal titular que desprende este trabajo es que, con una gestión eficiente del transporte, se podría ofrecer un servicio satisfactorio a los usuarios con solo 3.000 taxis en vez de los 14.000 existentes en la actualidad en Manhattan. Incluso 2.000 o 1.000 taxis serían suficientes asumiendo unos retrasos mayores en el trayecto, casi nunca superiores a los 7 minutos. Los impactos sociales y medioambientales producidos al aplicar este algortimo son obvios: una reducción del 80% de las licencias de taxi y la reducción en la misma proporción de las emisiones de CO2.

Otra consecuencia de esta gestión es que, en los casos de taxis compartidos, raramente se daría el caso de un taxi viajando sin pasajeros. Un viaje sin pasajeros sería ineficiente tanto para el vehículo sin pasajeros como para otros vehículos cercanos con varios pasajeros, por lo que el sistema tratará de evitar esa situación. Una curiosidad de esta gestión es que, en el escenario de 3.000 vehículos, cada coche recorrería 280 kilómetros al día dando servicio las 24 horas (100.000 km al año), no siendo este un valor superior a los kilómetros que recorre un taxista hoy en día en esa misma ciudad.

El estudio del MIT está pensado y analizado para taxis pero es evidente que al hablar de «taxis compartidos» las conclusiones son directamente extrapolables al servicio público mediante autobuses. De hecho, este estudio permite reflexionar sobre el modelo de transporte público de nuestras ciudades. Habitualmente vemos autobuses que están completos en horas pico y que viajan practicamente vacíos en horas valle. La gestión realizada de manera manual se adapta en las distintas épocas del año o en fechas señaladas, pero es muy lejana a la eficiencia que se puede conseguir mediante algoritmos avanzados.

El coste de implementar estos algoritmos en el sistema de gestión de transporte público es muy pequeño frente al ahorro que se puede lograr con una gestión eficiente. Cuando el transporte público esté constituido por vehículos autónomos los algoritmos estarán incorporados en el sistema de control de los propios vehículos. Mientras llegan esos vehículos, en los vehículos no autónomos habrá que ir dando órdenes a los conductores para que realicen las acciones de la manera más eficiente. Las órdenes pueden darse mediante una aplicación móvil conectada al mismo sistema central.

Cambiar el sistema de gestión para ser regidos por un anónimo y automático algoritmo tiene sus complicaciones. Por una parte sería necesario aunar todos los servicios de taxi bajo un único sistema central. Por otro lado, habría que adaptar el número de trabajadores necesarios en cada momento. Las reticencias en el sector serán obvias, aunque ya se lleva anunciando desde hace tiempo que el fin de la burbuja de las licencias de taxi está muy cerca. Si el sistema no se cambia de manera paulatina en los vehículos con conductor acabará cambiándose de manera brusca con la llegada de los vehículos de conducción autónoma.

A largo plazo, cuando los vehículos autónomos sean una parte cotidiana del transporte público, habrá que repensar otros aspectos cotidianos del transporte. Por ejemplo, el tamaño idóneo de los autobuses. Los autobuses con conductor de las ciudades son de gran tamaño para amortizar mejor el salario de los conductores. Cuando no se requiera conductor los autobuses de gran tamaño no serán los más eficientes. Una flota de pequeños autobuses que puedan adaptarse tanto a horas pico como a horas valle permitirán ofrecer servicios más ágiles que entorpecerán menos el transporte interno de las ciudades.

Pensar en algoritmos aplicados al transporte obliga a que nos replanteemos todo lo que hemos dado por hecho hasta ahora.

IBON ARECHALDE