- La ingeniera Laura Alma Díaz Torres desarrolló la Metodología de Estimación de Flota de Reserva con Máquinas de Markov
- Esta innovación predice y calcula mediante Inteligencia Artificial, algoritmos matemáticos y modelos probabilísticos, la tasa de fallas en unidades, para anticipar autobuses de reserva
Laura Alma Díaz Torres, Egresada de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM) del Instituto Politécnico Nacional (IPN), desarrolló una metodología que -con Inteligencia Artificial (IA), algoritmos matemáticos y modelos probabilísticos-, predice y calcula la tasa de fallas de las unidades del Metrobús de la Ciudad de México, con el objetivo de mejorar el servicio y evitar retrasos en este transporte público.
Con el apoyo de especialistas de Grupo CISA Corredor Insurgentes, S.A. de C.V., para el que elaboró el modelo, Díaz Torres desarrolló el proyecto denominado: “Metodología de Estimación de Flota de Reserva con Máquinas de Markov”, la cual recibió comentarios positivos por parte de académicos de universidades y especialistas que participaron en el Congreso World 4 S (World Conference on Smart Trends in Systems, Security & Sustainability), que se llevó a cabo en el Reino Unido.
La estudiante -quien actualmente cursa la maestría en Bioética en la Escuela Superior de Medicina (ESM) y es becaria de la Fundación Politécnico en el Grupo CISA-, explicó que el proyecto inició en febrero de este año; la metodología incorpora datos sobre mantenimientos preventivos y correctivos que exigen las entidades reguladoras del transporte, además de información de las unidades que registran fallas recurrentes.
Detalló que la base datos del Metrobús registra cuando una falla generó una desincorporación que significa una pausa en el sistema. “Con estos datos y la máquina de Markov -que es un modelo matemático-probabilístico, que registra una serie de eventos y la probabilidad de que ocurra un nuevo evento depende del evento inmediato anterior y cuyo nombre obedece al matemático ruso reconocido por sus trabajos en la teoría de los números-, fue posible concretar la metodología, la cual es similar a la que se emplea en sistemas de transporte aéreo”, aseguró.
Informó que Grupo CISA opera 2 mil unidades de transporte a través de las 24 empresas que administra, de las cuales cinco de ellas brindan servicio al Metrobús. “La metodología permite conocer cuántas unidades se requieren tener en reserva para asegurar que el servicio de transporte no tenga intermitencias, sea eficiente y seguro para los usuarios. La Inteligencia Artificial nos ayuda a predecir las fallas y adelantarse a los escenarios posibles”, explicó.
Díaz Torres subrayó que por los aportes que ofrece, la metodología se publicará en la revista especializada Springer Nature en 2025. “También -dijo- se toma en cuenta la estacionalidad, la antigüedad de las unidades y las horas que trabaja cada motor para crear campañas de mantenimiento. Algo en lo que nos ayudó la máquina de Markov es que, con datos históricos de 2024, se identificaron las fallas frecuentes y, con mantenimiento preventivo, esperamos que no se vuelvan a repetir en el siguiente año”.
Explicó que con estos datos ahora se dedujo que se tiene el 98.7% de confiabilidad en las unidades de transporte, es decir que el restante 2% es posible que presenten una falla. “Aquí es donde tenemos que atacar ese porcentaje con los mantenimientos preventivos”, aseveró.
Laura Alma Díaz manifestó que el apoyo de sus maestros y las enseñanzas de su padre y madre (quienes son catedráticos y científicos politécnicos desde hace más de 30 años), le ha permitido cultivar una filosofía en la que se antepone el compromiso social y el orgullo por engrandecer al IPN. “Vivimos tiempos en los que una mujer puede ser ingeniera y poner en alto el nombre de México”, enfatizó.
