Recientemente un equipo de investigadores de la UNAM implementó un proyecto para mejorar el abordaje y descenso de pasajeros en los vagones del metro de la Ciudad de México. Empezaron en la estación Balderas pero debido al éxito obtenido lo replicaron a otras estaciones.
Se trata de un sencillo cambio de hábito para ingresar al vagón, pero ha repercutido de manera positiva en la movilidad de los usuarios, al haber reducido hasta en 15 por ciento el ascenso y descenso de pasajeros y en 25 por ciento el cierre de puertas. La gente se forma a los costados de las puertas en vez de amontonarse en las puertas provocando el desorden de los pasajeros.
Pues ahora ese mismo equipo conformado por Gustavo Carreón, Luis Pineda y Carlos Gershenson idearon otra forma de mejorar el sistema del gusano naranja. La propuesta va a enfocada a reducir los problemas en la movilidad de los trenes.
Frecuentemente cuando se retrasa un tren las personas se acumulan en las estaciones siguientes provocando un colapso en la línea, es decir que cuando el sistema se interrumpe tarda horas en recuperarse. Lo que buscan es integrar un algoritmo de autorregulación para que a los trenes que no les tocó el retraso esperen más tiempo en las siguientes estaciones y se balancee todo. Así al reactivar el servicio no habrá tanta gente esperando en los andenes.
Además el Gustavo Carreón, quien es candidato a doctor del posgrado en Ciencia e Ingeniería de la Computación, explicó que la ventaja de este sistema es que cuenta con simulaciones computacionales y aprovecha los datos reales que se obtuvieron durante 2016 en la estación Balderas. Claro que para que funcione se necesita obtener información en tiempo real de manera constante para que cada convoy se adapte al flujo de usuarios en cada estación.
¡Esperemos que pueda aplicarse a nuestro querido metro y nos ayude a hacer más óptimos los viajes!
