La Fundación ValgrAI ha presentado este martes en el Salón de Actos de ADEIT el Urban Mobility Data Hub (UMDH), una infraestructura de datos concebida para transformar la movilidad urbana a través de la inteligencia artificial y la integración de información en tiempo real.
La jornada, organizada en colaboración con el clúster AVIA, ha reunido a representantes del ámbito académico, empresarial y de la administración pública para abordar cómo los datos pueden convertirse en un activo estratégico para las ciudades del futuro.
El proyecto UMDH se configura como un espacio de datos interoperable destinado a integrar información procedente de múltiples fuentes —tráfico, transporte público, sensores urbanos o servicios municipales— actualmente dispersa y difícil de explotar de forma conjunta, tal y como han explicado los investigadores de la UPV y de ValgrAI, Cristian Borgoñoz y Vicente Julián Inglada.
Un mercado del dato en pleno crecimiento
Durante la jornada se puso en contexto el potencial económico de este tipo de infraestructuras. Según se destacó, la economía del dato alcanzó los 829.000 millones de euros en 2023 y se espera que supere los 1,5 billones de euros en 2030, impulsada por sectores como la movilidad, la logística o los servicios urbanos.
En este sentido, UMDH apuesta por un modelo basado en la colaboración, donde el valor de los datos crece a medida que se comparten entre distintos actores bajo reglas comunes de gobernanza.
En concreto, el Urban Mobility Data Hub es un proyecto impulsado por ValgrAI que tiene como objetivo crear un ecosistema de datos interoperable para transformar la movilidad urbana en la ciudad de València. Este espacio de datos, inspirado en modelos europeos como Catena-X, permite integrar, recopilar y compartir información procedente de vehículos, infraestructuras inteligentes y servicios urbanos, facilitando su explotación de manera coordinada y segura.
La iniciativa se apoya en tecnologías basadas en estándares europeos que garantizan la interoperabilidad, la soberanía del dato y la ciberseguridad, promoviendo al mismo tiempo un modelo de colaboración entre administraciones públicas, empresas y centros de investigación.
Inteligencia artificial para anticipar la movilidad
Uno de los ejes del proyecto es la incorporación de modelos de inteligencia artificial capaces de analizar grandes volúmenes de información y anticipar patrones de movilidad.
En este ámbito, los sistemas presentados permiten mejorar la precisión de las predicciones con incrementos de hasta 4,2 puntos en exactitud y 4,6 puntos en métricas de clasificación, lo que facilita una planificación más eficiente de infraestructuras y servicios urbanos.
El objetivo es avanzar hacia una gestión más inteligente de la ciudad, basada en datos en tiempo real y en la capacidad de anticipar comportamientos.
Menos costes y más eficiencia
Más allá del desarrollo tecnológico, los expertos coincidieron en destacar el impacto práctico del uso de datos en la movilidad.
De hecho, José Manuel García, administrador de Jormar, ha señalado que la integración y explotación de datos puede traducirse en reducciones de hasta el 9,2% en el consumo de combustible, descensos del 30% en tiempos de inactividad operativa y ahorros superiores a 300 millones de dólares anuales en grandes despliegues.
Asimismo, en el ámbito logístico, el uso de datos e inteligencia artificial permite mejoras de más del 30% en eficiencia de última milla y reducciones del 15% en costes de transporte.
Datos para mejorar la gestión municipal
Por otro lado, Encarna Gómez, de la empresa Sol i Brasa, ha ahondado en cómo la información de movilidad transforma la toma de decisiones local, especialmente en aquellos territorios con menor disponibilidad de datos.
Distintas iniciativas presentadas durante la jornada muestran cómo es posible generar información allí donde antes no existía, facilitando la planificación urbana, la justificación de inversiones y el acceso a financiación europea.
Este enfoque permite mejorar la toma de decisiones en ámbitos como la movilidad, los servicios públicos o la sostenibilidad, reduciendo la dependencia de estimaciones y decisiones basadas en intuición.
IA y lenguaje para una movilidad más sostenible
Durante la jornada también se ha presentado otro proyecto impulsado por la empresa Pangeanic y la Universitat Jaume I, en colaboración con ValgrAI: EcoDrive TermSpace.
La iniciativa busca resolver uno de los grandes retos de la movilidad inteligente: la falta de interoperabilidad terminológica en sectores como la automoción, la energía, las infraestructuras o la inteligencia artificial.
El proyecto propone transformar el lenguaje especializado en un recurso digital estructurado y reutilizable, incorporando definiciones, variantes multilingües y contextos de uso para mejorar la integración y explotación de los datos.
Gracias a este enfoque, EcoDrive TermSpace permitirá desarrollar aplicaciones como la traducción automática especializada, la recuperación inteligente de información o la interoperabilidad semántica entre plataformas de datos.
