Tras tres años de investigación y desarrollo intensivos, el proyecto alemán KIBA (Künstliche Intelligenz und diskrete Beladeoptimierung) ha concluido con éxito. Dirigido por Kombiverkehr KG, con socios como DUSS, INFORM, VTG, la Universidad Goethe de Fráncfort, TU Darmstadt y KombiConsult, el proyecto creó un demostrador de carga de trenes y optimización de la capacidad de la red en el transporte intermodal de mercancías por ferrocarril basado en IA. Fue financiado por el Ministerio Federal de Modernización Digital y Estatal.
"El proyecto KIBA muestra cómo la inteligencia artificial puede hacer más eficiente el transporte ferroviario de mercancías", ha declarado Heiko Krebs, Director General de Kombiverkehr. "Los prototipos desarrollados ayudan a utilizar mejor la capacidad de los trenes, a desplegar los recursos de forma eficiente y a hacer más atractivo el transporte combinado, un paso importante para cambiar el transporte de mercancías de la carretera al ferrocarril y proteger el clima."
A partir de una plataforma central de datos, los investigadores diseñaron algoritmos de planificación de la carga y optimización de la red, cuyos resultados se visualizan a través de una interfaz web. El sistema combina la previsión de la demanda basada en IA con la optimización matemática para garantizar la plena utilización de los trenes y reducir al mismo tiempo los movimientos de grúas y los transbordos.
"La integración de la IA y la optimización abre nuevas posibilidades para el transporte combinado", explica el Dr. Rafael Velásquez, Director de Optimización e Integración de INFORM. "Las previsiones pueden introducirse directamente en los modelos de optimización para que los trenes se carguen de forma eficiente y las redes se gestionen con mayor fiabilidad".
Según Eva Savelsberg, Vicepresidenta Senior de INFORM, el éxito de KIBA radica en la cooperación: "Sólo a través de la estrecha colaboración entre la industria y el mundo académico podría lograrse un resultado tan innovador. Tender este puente es esencial si queremos seguir siendo competitivos en la innovación de la IA".
Con la finalización del proyecto, los socios han sentado las bases para su aplicación en el mundo real. Los próximos pasos incluyen el aseguramiento de la calidad de los datos, el intercambio automatizado de información y pruebas en vivo con sistemas operativos. El prototipo desarrollado se está preparando para su uso por operadores de terminales y operadores de transporte intermodal de mercancías.
