El proyecto KIBA para la IA en el transporte combinado ha concluido

Después de tres años de intensos trabajos de investigación y desarrollo, el proyecto KIBA – Inteligencia Artificial y modelos discretos de optimización de carga para aumentar la capacidad en el transporte combinado ha sido exitosamente concluido. Bajo la dirección de Kombiverkehr KG y con la participación de la Deutsche Umschlaggesellschaft Schiene - Straße (DUSS), la Universidad Goethe de Fráncfort del Meno, INFORM, KombiConsult, la Universidad Técnica de Darmstadt y VTG, se ha desarrollado un demostrador para un sistema de control de capacidad de red y optimización de carga de trenes.

​​​​​​​​​El objetivo del proyecto era aumentar la eficiencia, seguridad y sostenibilidad en el transporte de mercancías por ferrocarril mediante métodos de Inteligencia Artificial (IA) y optimización matemática. Apoyados por una base de datos central, se pudieron desarrollar inicialmente procedimientos para la optimización de redes y la planificación de carga de trenes, cuyos resultados se presentan de manera comprensible para los usuarios a través de una visualización basada en la web. El proyecto fue financiado por el Ministerio Federal de Digitalización y Modernización del Estado (anteriormente Ministerio Federal de Digitalización y Transporte).

“Con KIBA hemos demostrado cómo la IA puede hacer que el transporte de mercancías por ferrocarril sea más eficiente. Los prototipos desarrollados ayudan a utilizar mejor las capacidades de los trenes, a emplear los recursos de manera más eficiente y a hacer el transporte combinado más atractivo. Esto es una contribución importante a la transferencia del transporte por carretera al ferrocarril y, por lo tanto, también a la protección del clima”, enfatiza Heiko Krebs, director general de Kombiverkehr.

Los modelos desarrollados para la planificación de carga de trenes aseguran que las capacidades de los trenes en términos de peso y longitud de carga se utilicen de manera óptima, se reduzcan los caminos de grúa y las operaciones de transbordo, y se consideren y automaticen numerosas variables simultáneamente. La planificación de la red combina pronósticos de demanda basados en IA con optimización matemática para distribuir las unidades de carga de manera que los trenes estén óptimamente cargados y los transportes lleguen a su destino con tiempos de tránsito cortos y pocas transbordos.

La conexión de IA y optimización abre nuevas posibilidades

“La conexión de IA y optimización abre completamente nuevas posibilidades en el transporte combinado. Las previsiones de reservas para el transporte de unidades de carga se pueden transferir directamente a procedimientos de optimización, de modo que los trenes se carguen de manera eficiente y las redes se gestionen de manera más estable. Así se crea un enfoque práctico que apoya directamente los sistemas operativos y aumenta la capacidad del transporte de mercancías por ferrocarril”, explica el Dr. Rafael Velásquez, Director de Optimización e Integración en INFORM.

KIBA no solo representa un avance para el transporte combinado, sino que también simboliza un puente entre la teoría y la práctica. “La estrecha colaboración entre Kombiverkehr, INFORM, DUSS, KombiConsult y las dos universidades fue el factor decisivo para el éxito del proyecto. Solo a través de la combinación de diferentes competencias se pudo lograr un resultado tan innovador”, dice Krebs. “Como empresa que hace más de 55 años surgió de la investigación, nos preocupa mucho construir el puente entre las universidades y la industria. Especialmente en el tema de la IA, vemos aquí una gran necesidad para hacer frente a la presión internacional de innovación”, añade la Dra. Eva Savelsberg, Vicepresidenta Senior y miembro de la dirección en INFORM.

Para el uso productivo son necesarios más pasos

Con la finalización del proyecto se ha establecido una base importante para probar más las soluciones desarrolladas en la práctica e integrarlas en los sistemas existentes. Se requieren más pasos para el uso productivo, incluida la garantía de datos de calidad, la automatización para el intercambio de información y la realización de pruebas en vivo con los respectivos sistemas productivos. El prototipo creado en el proyecto se está preparando ahora para un uso inminente por parte de operadores de terminales y operadores en el transporte de mercancías por ferrocarril.

Foto: © Kombiverkehr