Autor: GARRIDO MARTINEZ-LLOP, Pablo
Título: Trainsportation: metodología para la aplicación de la Inteligencia Artificial para optimizar la movilidad ferroviaria existente
Fecha: 2024
Materia: ---
Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS INDUSTRIALES
Departamento: INGENIERIA MECANICA
Acceso electrónico: https://oa.upm.es/81950/
Director/a(s):
- Director/a: SANZ BOBI, Juan de Dios
Resumen: Until the last century, transport was understood as the movement of a person or goods from an initial point, called origin, to an end point, called destination. However, this transport service has not been analyzed from a global perspective, since energy efficiency, accident rate, energy consumption, sustainability, adaptation of supply and demand, ancillary services to the traveler as part of the user experience, combination of transport services, etc., have not been discussed. All this leads to the evolution of the traditional concept of transport to the concept of mobility. A study of the state of the art has been carried out based on 72 research articles related to the application of new technologies and artificial intelligence in the three main interest groups of rail mobility. Only 9% of the articles deal with issues incorporating all the stakeholders, being more than 50% of the cases in which only one of the participants is involved in the treatment and resolution of the exposed problem. This shows that the existing problems and challenges related to rail mobility are not being addressed in a transversal way, generating partial solutions that are far from reaching the optimum for all parties involved. In the development of this doctoral thesis, three well differentiated parts are presented. In the first part, a mobility study is developed based on the data provided by the government, in order to know how the population moves between the different provinces of Spain. This part responds to how the population needs to move between provinces in Spain, that is, the real demand for transport that exists in Spain today. In the second part, the mobility options currently available for each province and route are presented, comparing the different modes of transport in terms of time and cost. This section deals with how the population can move between provinces in Spain, i.e. the actual range of transport services available. The mobility objective of a country like Spain should be to guarantee accessibility to a transport service in which, for any citizen, the cost of traveling 100 km and the time to travel 100 km is within a reasonable and equitable range depending on the origin and destination of the trip. From this analysis, the most neglected trips that need urgent investment in infrastructure and public transport services will come to light. In the third part, 5 success stories are presented in which artificial intelligence has helped to optimize mobility in the railway sector in a concrete way: Case 1. Prediction of passenger mobility in Spain using neural networks. Case 2. Prediction of anomalous dynamic behavior of a railway bridge with the passage of trains due to extreme weather conditions. Case 3. Prediction of railway bearing failures due to over temperature. Case 4. Prediction of degradation of passenger comfort due to deterioration of train damping. Case 5. Prediction of passenger comfort degradation due to train damping deterioration using LSTM (long short term memory) networks. By grouping the three previous parts, a methodology ("Trainsportation") consisting of two distinct phases is finally proposed. In the first phase, the aim is to know the real mobility needs and the existing supply, in order to align supply and demand in the most efficient way possible. The second phase involves optimizing the operation and maintenance of mobility services in order to achieve intelligent, efficient and sustainable mobility. RESUMEN Hasta el siglo pasado, se entendía el transporte como el desplazamiento de una persona o una mercancía desde un punto inicial, denominado origen, hasta un punto final, denominado destino. Sin embargo, no se ha estado analizando este servicio de transporte desde una perspectiva global, dado que no se hablaba de eficiencia energética, tasa de accidentalidad, consumo energético, sostenibilidad, adaptación de oferta y demanda, servicios auxiliares al viajero como parte de la experiencia de usuario, combinación de servicios de transporte, Todo ello conlleva a evolucionar el tradicional concepto de transporte al concepto de movilidad. Se ha realizado un estudio del estado del arte en base a 72 artículos de investigación relacionados con la aplicación de las nuevas tecnologías y la inteligencia artificial en los tres principales grupos de interés de la movilidad ferroviaria. Tan solo el 9% de los artículos tratan temáticas incorporando a todos los grupos de interés, siendo más del 50% de los casos en los que únicamente uno de los participantes interviene en el tratamiento y resolución de la problemática expuesta. Esto demuestra que no se están tratando de forma transversal los problemas y retos existentes relacionados con la movilidad ferroviaria, generando soluciones parciales que se alejan de alcanzar el óptimo para todas las partes involucradas. En el desarrollo de esta tesis doctoral, se presentan tres partes bien diferenciadas. En una primera parte, se desarrolla un estudio de movilidad realizado a partir de los datos aportados por el gobierno, con objeto de conocer cómo se mueve la población entre las distintas provincias de España. Esta parte responde a cómo necesita moverse la población entre provincias en España, esto es, la demanda real de transporte que existe en España hoy en día. En una segunda parte, se exponen para cada provincia y trayecto las opciones de movilidad existentes en la actualidad, comparando los distintos modos de transporte en términos de tiempos y costes. Este apartado responde a cómo puede moverse la población entre provincias de España, esto es, la oferta real de los servicios de transporte que existe. El objetivo en materia de movilidad de un país como España debe ser garantizar la accesibilidad a un servicio de transporte en el que, a cualquier ciudadano, el coste de recorrer 100 km y el tiempo para recorrer 100 km, se encuentre dentro de una horquilla razonable y equitativa en función del origen y destino de su desplazamiento. A partir de este análisis, saldrán a la luz los desplazamientos más desatendidos que necesiten de una inversión urgente en infraestructura y en servicios de transporte público. En una tercera parte, se presentan 5 casos de éxito en los cuales la inteligencia artificial ha ayudado a la optimización de la movilidad en el sector ferroviario de forma concreta: Caso 1. Predicción de la movilidad de viajeros en España empleando redes neuronales. Caso 2. Predicción de comportamiento dinámico anómalo de un puente ferroviario con el paso de los trenes debido a condiciones climatológicas extremas. Caso 3. Predicción de fallos de rodamientos ferroviarios por sobre temperatura Caso 4. Predicción de la degradación del confort del viajero por deterioro de la amortiguación del tren. Caso 5. Predicción de la degradación del confort del viajero por deterioro de la amortiguación del tren empleando redes LSTM (long short term memory). Agrupando las tres partes anteriores se propone finalmente una metodología ("Trainsportation") formada por dos fases diferenciadas. En la primera fase se pretende conocer las necesidades reales de movilidad y la oferta existente, de cara a poder alinear oferta y demanda de la forma más eficiente posible. En la segunda fase entra en juego la optimización de la operación y mantenimiento de los servicios de movilidad con objeto de alcanzar una movilidad inteligente, eficiente y sostenible.