{"id":19429,"date":"2025-03-03T06:10:47","date_gmt":"2025-03-03T05:10:47","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/un-nuevo-modelo-matematico-mejora-la-prediccion-de-la-movilidad-humana-entre-ciudades\/"},"modified":"2025-03-02T20:07:56","modified_gmt":"2025-03-02T19:07:56","slug":"un-nuevo-modelo-matematico-mejora-la-prediccion-de-la-movilidad-humana-entre-ciudades","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/smart-mobility-es\/un-nuevo-modelo-matematico-mejora-la-prediccion-de-la-movilidad-humana-entre-ciudades","title":{"rendered":"Un nuevo modelo matem\u00e1tico mejora la predicci\u00f3n de la movilidad humana entre ciudades"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">La f\u00f3rmula, desarrollada por un equipo investigador de la URV, describe con precisi\u00f3n los patrones de movimiento de las personas. Los resultados se han publicado en la revista Nature Communications.<\/p>\n<p>\u00bfCu\u00e1ntas personas viajar\u00e1n durante una semana determinada entre dos ciudades concretas? Responder a esta pregunta es importante por muchas razones. Por ejemplo, para dise\u00f1ar infraestructuras de transporte p\u00fablico eficientes. O, como ocurri\u00f3 durante la pandemia de la COVID-19, para entender c\u00f3mo los patrones de movilidad fueron determinantes para prever la propagaci\u00f3n y evoluci\u00f3n del virus.<\/p>\n<p>Ahora, un nuevo modelo matem\u00e1tico creado por el <a href=\"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/el-algoritmo-mas-humano\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">grupo de investigaci\u00f3n SeesLab de la URV<\/a>, junto con investigadores de la Northeastern University y la Universidad de Pensilvania, en Estados Unidos, da un paso adelante y permite predecir la movilidad humana con alta precisi\u00f3n y de forma m\u00e1s sencilla y eficiente que los sistemas que se utilizan actualmente. La revista cient\u00edfica <i>Nature Communications<\/i> ha publicado los resultados del estudio, que aporta una nueva herramienta muy valiosa para comprender c\u00f3mo se desplazan las personas en distintos contextos.<\/p>\n<h2 class=\"articletitle\">Precisi\u00f3n y simplicidad en un solo modelo<\/h2>\n<p>Los modelos de movilidad humana existen desde hace d\u00e9cadas. Desde mediados del siglo XX, los llamados modelos gravitacionales se han utilizado para comprender y predecir la movilidad de las personas. Estos sistemas se inspiran en la ley de la gravitaci\u00f3n de Newton y, para obtener resultados, tienen en cuenta dos par\u00e1metros fundamentales: el tama\u00f1o de la poblaci\u00f3n de las dos ciudades y la distancia entre ellas.<\/p>\n<p>Estos modelos asumen que las poblaciones m\u00e1s grandes atraen m\u00e1s movimiento, mientras que las distancias m\u00e1s largas act\u00faan como un factor disuasorio. Sin embargo, su simplicidad conlleva que no sean demasiado precisos y solo puedan predecir los flujos de movilidad de manera aproximada.<\/p>\n<p>Con la llegada de la inteligencia artificial, en los \u00faltimos a\u00f1os la comunidad investigadora ha comenzado a desarrollar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico de movilidad mucho m\u00e1s precisos. Sin embargo, estos modelos pueden ser dif\u00edciles de interpretar.<\/p>\n<p>En este proyecto, el equipo de investigaci\u00f3n de la URV ha logrado obtener lo mejor de cada sistema: la precisi\u00f3n de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y la simplicidad de los sistemas gravitacionales. A partir del algoritmo que ellos llaman <a href=\"https:\/\/diaridigital.urv.cat\/es\/el-algoritmo-mas-humano\/\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">robot cient\u00edfico<\/a>, han desarrollado un nuevo modelo matem\u00e1tico innovador que iguala e incluso mejora la precisi\u00f3n de los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico y que, adem\u00e1s, es interpretable y sencillo como el modelo gravitacional.<\/p>\n<h2 class=\"articletitle\">Aplicaciones en transporte, salud y sostenibilidad<\/h2>\n<p>Comprender la movilidad humana es fundamental para muchos \u00e1mbitos. En urbanismo y transporte, este modelo puede ayudar a planificar infraestructuras viales y servicios de transporte p\u00fablico con mayor eficiencia, lo que optimizar\u00e1 la distribuci\u00f3n de recursos y reducir\u00e1 la congesti\u00f3n.<\/p>\n<p>Tambi\u00e9n es \u00fatil en el campo de la salud p\u00fablica, ya que puede contribuir a modelar la propagaci\u00f3n de enfermedades infecciosas, al permitir entender c\u00f3mo se mueven las personas y dise\u00f1ar estrategias de contenci\u00f3n en casos de pandemia.<\/p>\n<p>Por otro lado, la capacidad de predecir la movilidad humana tambi\u00e9n tiene implicaciones para la sostenibilidad, ya que puede ayudar a gestionar mejor el consumo de energ\u00eda y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero asociadas al transporte.<\/p>\n<p>La investigaci\u00f3n del grupo de investigaci\u00f3n SeesLab no se detiene aqu\u00ed. De hecho, ya han comenzado a probar el modelo con otras variables adem\u00e1s de la poblaci\u00f3n y la distancia, como la conectividad vial, y los resultados tienden a una precisi\u00f3n a\u00fan mayor en la predicci\u00f3n de la movilidad.<\/p>\n<p><b>Referencia bibliogr\u00e1fica:<\/b> Oriol Cabanas-Tirapu, Llu\u00eds Dan\u00fas, Esteban Moro, Marta Sales-Pardo &amp; Roger Guimer\u00e0, \u201cHuman mobility is well described by closed-form gravity-like models learned automatically from data,\u201d <i>Nature Communications<\/i> 16, art. no. 1336 (2025). <a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41467-025-56495-5\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener\">https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41467-025-56495-5<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La f\u00f3rmula, desarrollada por un equipo investigador de la URV, describe con precisi\u00f3n los patrones de movimiento de las personas. 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