El MIT Transit Lab recibe 2,1 millones de dólares para crear un asistente de IA de código abierto para centros de control de transporte

Cuando un tren se avería o una línea de autobús queda bloqueada, el personal de un centro de control de transporte debe tomar decisiones rápidas mientras vigila una pared de pantallas y flujos de datos separados. Un nuevo proyecto del Instituto Tecnológico de Massachusetts quiere facilitar esa tarea. El Transit Lab del MIT recibirá 2,1 millones de dólares de Google.org, el brazo filantrópico de Google, para desarrollar una plataforma de código abierto llamada Public Transit Intelligence Hub, o PTIQ.

El proyecto es uno de los 15 seleccionados en todo el mundo en el Google.org Impact Challenge: AI for Government Innovation, anunciado el 15 de septiembre. La financiación abarca tres años, y Google.org también ofrecerá apoyo gratuito de sus propios ingenieros y expertos en productos de IA.

PTIQ pretende reunir en una sola plataforma orquestada por IA los sistemas de supervisión en tiempo real, control de operaciones y comunicación con los pasajeros que hoy las agencias de transporte gestionan por separado. Su interfaz de apoyo a la decisión combinará modelos predictivos, motores de optimización y razonamiento contextual basado en grandes modelos de lenguaje. Entre los beneficios esperados figuran respuestas más rápidas a las incidencias, menos aglomeraciones en andenes y paradas e información más rápida y precisa para los viajeros, en apoyo de todo el personal, desde los despachadores hasta los conductores y los equipos de comunicación.

El equipo insiste en que el objetivo no es automatizar las decisiones del transporte: la última palabra la sigue teniendo el personal. El proyecto lo dirigen Awad Abdelhalim, responsable técnico de PTIQ en el Transit Lab, y Jinhua Zhao, al frente del Departamento de Estudios Urbanos y Planificación del MIT. Jim Aloisi, a cargo del programa y que estuvo al frente de la cartera de Transporte de Massachusetts, dirige el Transit Research Consortium, del que también forman parte investigadores de la Northeastern University. El laboratorio ya ha colaborado con agencias de transporte de Washington, Chicago, Londres, Boston, Tokio y Hong Kong.

Los investigadores también son francos sobre los retos. Zhao sostiene que la adopción depende menos de la tecnología que de si una organización sabe trabajar con IA y de si el personal confía en ella, y Abdelhalim señala que la IA suele evaluarse con problemas que tienen una única respuesta correcta, mientras que las operaciones reales de transporte rara vez la tienen. Por ahora los beneficios son objetivos, pero una herramienta de código abierto podría permitir que agencias de cualquier tamaño compartan lo que funciona.