Premio IA: Mejor Solución para Zonas de Bajas Emisiones

El Premio: Reconocimiento a la Innovación en Movilidad Urbana

En la 3ª edición de los Premios Inteligencia Artificial y Tecnologías Avanzadas, Maedcore se alzó con el galardón a la mejor solución tecnológica en la categoría de Optimización de Circulación en Zonas de Bajas Emisiones (ZBE). El premio, con una dotación económica de 40.000 euros, reconoce proyectos que utilizan IA y tecnologías avanzadas para reducir el impacto ambiental del transporte urbano. El programa cuenta con el respaldo del Ayuntamiento de Madrid y Madrid Innovación, que impulsan iniciativas de IA orientadas a los retos de movilidad y sostenibilidad de la ciudad.

La Plataforma: Cómo Funciona la Solución

Arquitectura Tecnológica

La plataforma integra tres capas tecnológicas complementarias:

Capa de captación — Sensores IoT y Visión Artificial: Un sistema de cámaras IP instaladas en las zonas de aparcamiento alimenta un motor de computer vision que detecta en tiempo real si cada plaza está ocupada o libre, el tipo de vehículo (eléctrico, híbrido, combustión) y si se respetan las restricciones de la ZBE.

Capa de inteligencia — Machine Learning y Big Data: Los datos de ocupación se procesan mediante algoritmos de machine learning que predicen la disponibilidad futura de plazas según el historial, la hora, el día de la semana y eventos locales. Esto permite guiar a los conductores no solo hacia plazas libres ahora, sino hacia plazas que estarán libres cuando lleguen.

Capa de experiencia — App y API de Integración:

Los conductores acceden a la información a través de una aplicación móvil propia o mediante integración con apps de navegación de terceros. La plataforma dispone de una API abierta compatible con Waze, Google Maps y Easypark, maximizando el alcance sin fricciones para el usuario final.

Dentro del Pipeline de Visión por Computador

Convertir una señal de cámara en un dato fiable de «libre / ocupado / qué tipo de vehículo» es la parte difícil de la capa de captura. El pipeline funciona por etapas:

1. Definición de plazas. Cada plaza de aparcamiento se mapea una vez como región de interés en el fotograma de la cámara, de modo que el modelo razona sobre plazas definidas y no sobre píxeles en bruto.
2. Detección. Un modelo de visión por computador localiza los vehículos en cada fotograma y clasifica el tipo — combustión, híbrido o eléctrico — a partir de señales visibles como el distintivo ambiental y las características del vehículo.
3. Lógica de ocupación. Las detecciones se asocian a las plazas mapeadas para decidir la ocupación, con suavizado temporal entre fotogramas consecutivos para que un peatón al cruzar o una oclusión breve no cambien el estado de una plaza.
4. Procesamiento en el edge. Ejecutar la inferencia cerca de la cámara hace que solo viaje a la nube el estado resultante (ocupado/libre/tipo) en lugar del vídeo en bruto — lo que reduce el ancho de banda y evita almacenar imágenes del espacio público.

El mismo patrón de percepción — definir regiones, detectar, clasificar, suavizar en el tiempo — es el que reutilizamos en sistemas de visión para inspección industrial y control de calidad.

Cómo Funciona el Enrutado en Cumplimiento

Las normas de ZBE no son estáticas: varían según la hora del día, el distintivo ambiental del vehículo y la zona. El motor de enrutado trata la ciudad como un grafo de red y superpone las restricciones vigentes sobre él, de modo que los tramos prohibidos a un vehículo concreto en un momento dado se excluyen antes de ejecutar la búsqueda. Una búsqueda de camino más corto (de la familia A*/Dijkstra) encuentra entonces la ruta en cumplimiento más rápida, y se reevalúa automáticamente cuando cambia la base de datos de regulación. El resultado es que el cumplimiento se convierte en una propiedad de la propia ruta en lugar de algo que el conductor tenga que comprobar manualmente.

Beneficios: Impacto en Movilidad, Medio Ambiente y Logística

Para Conductores Particulares

• Reducción del tiempo de búsqueda de aparcamiento — el tiempo promedio de búsqueda en ciudades densas puede superar los 20 minutos. La plataforma lo reduce drásticamente.
• Menos emisiones de CO₂ — menos tiempo circulando equivale a menos combustible consumido y menos contaminación.
• Sistema de incentivos — se promueve el uso de vehículos eléctricos e híbridos mediante ventajas y beneficios dentro de la plataforma.

Para Logística y Transporte de Mercancías

La solución incluye un módulo específico para la gestión dinámica de zonas de carga y descarga. El sistema asigna ventanas horarias y espacios de forma inteligente, minimizando el impacto del tráfico de reparto en las ZBE y facilitando la movilidad de los transportistas.

Para Ayuntamientos e Instituciones

El modelo de negocio es escalable y basado en suscripciones para administraciones municipales y empresas de logística. Los ayuntamientos obtienen:

• Datos en tiempo real sobre el uso de sus ZBE.
• Herramientas para verificar el cumplimiento de las restricciones.
• Indicadores de impacto ambiental medibles para informes de sostenibilidad.

Mejora del Tráfico y el Medioambiente: Datos de Impacto

La implementación de la plataforma en pilotos urbanos ha demostrado:

• Reducción del tiempo de búsqueda de aparcamiento de hasta un 60 %.
• Disminución del tráfico de vehículos buscando plaza en ZBE de hasta un 25 %.
• Incremento del uso de zonas de carga/descarga dentro de las ventanas asignadas en un 40 %.

La Visión: Ciudades Más Limpias y Eficientes

«Este reconocimiento nos impulsa a seguir desarrollando soluciones inteligentes que contribuyan a ciudades más limpias y eficientes.» — Eduardo Fuentevilla Blanco, CEO de Maedcore

Con planes de expansión a diversas ciudades europeas, Maedcore está posicionando esta plataforma como infraestructura tecnológica clave para la transición hacia la movilidad urbana sostenible. La integración con sistemas de transporte público, vehículos autónomos y gemelos digitales de ciudad es el siguiente horizonte.

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