Next4Mob pretende sentar las bases de la próxima generación de herramientas cuantitativas, denominadas gemelos digitales, que avanzan en el estado del arte de la modelización del transporte al incluir las preferencias declaradas por los ciudadanos en los modelos de simulación de las decisiones, combinando elegancia conceptual y los aspectos prácticos de la aplicación en la práctica real.
Proyecto PLEC2021-007824 financiado por MCIN/AEI /10.13039/501100011033 y por la Unión Europea Next GenerationEU/ PRTR
Las ciudades y las áreas metropolitanas deben hacer frente a los retos que plantea el rápido aumento de la urbanización y las necesidades de movilidad, incluida la aparición de nuevas soluciones de transporte. En este contexto, se requieren herramientas basadas en datos que puedan responder a estas dinámicas cambiantes de manera oportuna y garantizar la alineación a largo plazo de las innovaciones de transporte y los sistemas urbanos. Para ello, Next4Mob pretende sentar las bases del empleo de gemelos digitales en la modelización del transporte mediante la inclusión de las preferencias declaradas por los ciudadanos en las simulaciones de las decisiones del modelo. La ciudad de Valladolid (España) proporciona el foco empírico, donde existe la intención urgente de implementar una Zona de Bajas Emisiones.
La implementación de Next4Mob es realizada por un consorcio multidisciplinar que combina tres institutos de investigación de primer nivel del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), el Centro de Investigación del Transporte (TRANSyT) de la Universidad Politécnica de Madrid, el grupo de investigación en Transporte SUM⁺LAB de la Universidad de Cantabria y la Empresa Pública de Transportes de Valladolid (AUVASA). El principal resultado de Next4Mob será una herramienta cuantitativa que proporcionará a los responsables políticos y a los planificadores/profesionales del transporte un instrumento para evaluar el impacto ambiental y social de las acciones de política de transporte, incluyendo la gestión de eventos de baja probabilidad-alto impacto (por ejemplo, pandemias). Además, los resultados obtenidos abrirán un nuevo camino científico al utilizar la herramienta desarrollada para probar y validar las decisiones estratégicas de transporte a través de procesos iterativos basados en la interacción de los agentes participantes.
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