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Inteligencia artificial para predecir la demanda de carga aérea mensual en los aeropuertos
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Inteligencia artificial para predecir la demanda de carga aérea mensual en los aeropuertos

lunes 10 de julio de 2023, 15:44h

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Los aeropuertos de España tienen la posibilidad de usar la inteligencia artificial (IA) para prever la demanda de carga aérea mensual, basada en el tipo de producto y la ruta de origen-destino. La consultora AIS Group ha creado unos modelos especializados que se incluyen en una plataforma de gestión desarrollada en el proyecto Muelle Digital.

Financiado por la UE, el proyecto tiene como objetivo impulsar la digitalización del proceso de transporte terrestre y la recepción de mercancía en los puertos de los aeropuertos. También se ha elaborado un cuadro de mando para visualizar la operativa de carga aérea desde una perspectiva estratégica. Junto con AIS Group, participan las empresas GPA, Portel, el Clúster Digital de Cataluña y el Clúster de Movilidad y Logística de Euskadi.

La compañía AIS Group ha desarrollado dos tipos de modelo de inteligencia artificial (IA) basados en datos históricos de carga y en indicadores macroeconómicos relacionados con el transporte de mercancías, como el Producto Interior Bruto (PIB) o la balanza comercial.

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El primer conjunto de modelos está enfocado en predecir la carga aérea por aeropuerto y tipo de vuelo (carga o pasajero) y se ha utilizado información de los aeropuertos de Madrid, Barcelona, Zaragoza y Vitoria-Gasteiz para construirlos. Estos modelos ya se han incorporado en la plataforma Muelle Digital para predecir la demanda mensual de carga aérea en estas terminales. Los modelos que incluyen información macroeconómica ajustan mejor las predicciones de volumen de carga.

El segundo conjunto de modelos se enfoca en predecir la distribución de la carga por tipo de producto y origen-destino y utiliza técnicas avanzadas de IA, como el machine learning, para aumentar la precisión en las predicciones. Se ha programado un proceso automático para buscar la combinación óptima de modelos para cada caso, considerando factores como el aeropuerto, el tipo de avión y la dirección del transporte, entre otros. El error medio en estos modelos es bajo, entre un 10-15%.

Muelle Digital

El proyecto Muelle Digital se compone de tres fases. La primera ya ha finalizado con la versión inicial de una plataforma colaborativa para los operadores de la cadena de valor de la carga aérea y los primeros modelos predictivos de inteligencia artificial. En la siguiente fase se añadirá un proceso para la declaración de mercancía peligrosa y de indicadores medioambientales. En la última fase se creará un corredor digital que incluirá indicadores de producción de las terminales de carga para maximizar su eficiencia.

La carga aérea es esencial para el comercio exterior y, por tanto, para el crecimiento económico. Para asegurar su agilidad, es necesario que los procesos entre sus agentes sean fluidos y rápidos, y se disponga de previsiones de actividad a corto plazo para dimensionar la capacidad tonelaje necesaria.

Muelle Digital tiene como objetivo crear un servicio altamente eficiente que mejore la competitividad del sector. La solución planteada puede ser trasladada a todos los aeropuertos de la red de AENA y a los agentes de otras regiones del país. Además, es adaptable para ser una solución exportable a otros países, ya que contribuye a todos los agentes que participan en el proceso de exportación de mercancías por vía aérea. De hecho, los participantes están coordinando posibles pilotos en las siguientes fases del proyecto en los aeropuertos de Madrid, Barcelona, Bilbao, Zaragoza y Vitoria.

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