Tecnologías como la Inteligencia Artificial (IA), el Internet de las Cosas (IoT) o el Big Data prometen un horizonte de mejoras en la convivencia urbana y la cohesión territorial. De hecho, las soluciones digitales tienen la capacidad de apuntalar los indicadores de calidad de vida de una población hasta en un 30 %, según un informe del McKinsey Global Institute. Un objetivo que está espoleando una rápida expansión de infraestructuras como la fibra óptica, no solo en las grandes ciudades, sino también en localidades menos pobladas.
En este sentido, la Comunidad foral ya cuenta con 901 kilómetros de fibra de propiedad pública, según datos del Gobierno de Navarra actualizados en diciembre de 2021. Y otras cifras recogidas el pasado mes de agosto dan cuenta del crecimiento exponencial que esta red ha experimentado en el último año: ocho de cada diez residentes de zonas rurales (84,9 %) cuentan ya con cobertura suficiente para disponer de esta conexión, frente al 78,8 % del año pasado.
Pero, más allá del servicio que este material presta a las telecomunicaciones, el grupo de investigación de Comunicaciones Ópticas y Aplicaciones Electrónicas de la Universidad Pública de Navarra (UPNA) vislumbró una aplicación insospechada de la red. La fibra se instala usualmente en las inmediaciones de las carreteras, razón por la que, «además de transportar información, es capaz de detectar las ondas sísmicas que producen los vehículos al circular», explica Mikel Sagues, investigador del equipo.
Mikel Sagues (UPNA): «Las carreteras regionales no suelen tener las infraestructuras para colocar un sensor en el kilómetro 35 de la carretera de Aoiz. Este es el verdadero potencial de monitorizar el tráfico con fibra óptica».
Este punto era de gran interés para idear un nuevo sistema de monitorización del tráfico con capacidad para identificar parámetros como el tipo de vehículo que circula, su peso o su velocidad. Al mismo tiempo, el equipo pretendía ampliar esta recogida de información en grandes distancias de carretera, sin tener que incrementar la densidad de sensores.
«Gran parte de la tecnología que se utiliza para obtener datos sobre las carreteras es de naturaleza puntual. Es decir, solo aporta información en una posición concreta en la que está instalada. Este es el caso de los radares o de las cámaras de vigilancia. En las ciudades, el problema de la densidad de los sensores sigue siendo el mismo, aunque es viable colocarlos porque las infraestructuras auxiliares son mayores. Sin embargo, no se da la misma situación en las carreteras regionales, de forma que instalar sensores que monitoricen la totalidad de los 35 kilómetros de la carretera de Aoiz es algo impensable. Y ese es el verdadero potencial de monitorizar el tráfico a través de la fibra óptica», valora Sagues.
El proyecto combina tres tecnologías fundamentales que permiten obtener información útil a través del ‘machine learning’.
Así nació Fibratrafic, un proyecto liderado por la UPNA en el que además es socio el centro tecnológico NAITEC. La iniciativa está coordinada por ADItech, a su vez agente coordinador del Sistema Navarro de I+D+i (SINAI), y cuenta con financiación del Gobierno de Navarra en la convocatoria de ayudas a centros tecnológicos y organismos de investigación para la realización de proyectos de I+D colaborativos.
SENSORES Y ‘MACHINE LEARNING’
En concreto, Fibratrafic pretende crear esta nueva herramienta mediante la combinación de tres tecnologías fundamentales, cuyo desarrollo se dividió en tres bloques. El primero de todos se centró en «diseñar y construir un sensor distribuido y mejorado con capacidad de abarcar decenas de kilómetros de manera simultánea y con una mayor sensibilidad», que se conecte a su vez a la fibra de las carreteras. Un objetivo en el que la UPNA aportó su conocimiento científico y NAITEC su experiencia de construcción de equipamiento para su implementación en condiciones climáticas exteriores.
Al mismo tiempo, el segundo bloque de la iniciativa tenía como fin realizar un preprocesado de la señal que obtiene ese sensor. «Lo que buscábamos era adaptar esa señal para eliminar componentes no relevantes para nuestros objetivos, de manera que visibilizamos la información que nos importa. Matemáticamente, este tratamiento previo permite sacar información utilizable y de calidad que, a su vez, la prepara para la tercera fase del proyecto», concreta Angela Bernardini, coordinadora del Área de Inteligencia Artificial y Análisis de Datos en NAITEC.
Angela Bernardini (NAITEC): «Es importante dotar a las administraciones de capacidades de machine learning para que sean capaces de actuar sobre la información que los sensores recogen».
Por último, el grupo de investigación quiso desarrollar un modelo matemático que reciba esa señal preprocesada y la traduzca a través del aprendizaje automático en «información útil y comprensible para las autoridades de tráfico y administraciones». Un punto en el que el centro tecnológico aplicó su extenso conocimiento en IA.
«Hay millones de kilómetros de carretera en el mundo y todas las administraciones tienen ese mismo problema. Y es que tampoco terminan de explotar del todo la poca información con la que ya cuentan. Por eso, es importante dotarlas de capacidades de machine learning para que sean capaces de actuar sobre esta información que los sensores recogen», concluye Bernardini.
CONVENIOS CON PAMPLONA Y NAVARRA
La iniciativa, que culmina el próximo mes de noviembre, ha resuelto «con creces» los objetivos que se había planteado e, incluso, ha logrado probar la idoneidad de su solución en un entorno real a través de dos convenios con entidades públicas de la Comunidad foral. El primero, firmado con el Ayuntamiento de Pamplona a mediados de 2021, permitió que Fibratrafic pudiese acceder a las redes de fibra de la ciudad. Entonces, el Consistorio pamplonés valoró que esta colaboración con el proyecto, enmarcada dentro del el Convenio Marco de Colaboración en el ámbito de la Ciudad Inteligente – Smart City, presentaba «una gran oportunidad para mejorar los servicios públicos».
En la misma línea, el Ejecutivo foral rubricó un acuerdo por el que la iniciativa de la UPNA y NAITEC pudiese conectar unos 40 kilómetros de fibra óptica en la carretera de Aoiz al laboratorio de fotónica de la institución educativa para recoger mediciones. «Este tipo de colaboraciones son muy poco comunes en el mundo investigador y nos han permitido llegar muy lejos con nuestra iniciativa», remata Sagues.
