Luís Simões prueba una solución para optimizar el transporte por carretera a nivel europeo
Luís Simões está participando en el marco del Programa Horizonte 2020 – Optimum, en un proyecto europeo con foco en la investigación y desarrollo de materias relacionadas con la optimización del transporte.
El programa, que tendrá una duración aproximada de tres años, tiene como objetivo probar la eficiencia de nuevas soluciones y cuenta con la participación de 14 compañías de ocho países, entre los que ha sido seleccionado Portugal para su fase experimental.
La solución de optimización en la que participa Luís Simões consiste en la evaluación de la introducción de precios variables en los peajes nacionales, una visión innovadora y potencialmente más eficaz, ante el actual escenario de precios fijos.
El objetivo de este proyecto es permitir a los operadores de transporte acceder a la información con antelación sobre el precio a pagar en los peajes y, de esta forma, poder analizar si el valor es suficientemente atractivo para optar por una autopista o por una carretera nacional. Si el resultado de las pruebas piloto del proyecto Optimum es positivo, será posible comprobar la efectividad de la aplicación de precios variables, lo que permitiría un traspaso de parte del flujo de transporte de las carreteras nacionales a las autopistas, con ventajas para el operador de las carreteras nacionales (reducción de costes de mantenimiento), para el operador de las autopistas (optimización de la ocupación) y para el conductor (reducción de costes y tiempo, así como un aumento del confort). Además de estos beneficios directos, la implementación de esta medida podría contribuir también a la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero, así como a la reducción del impacto ambiental y social en las poblaciones próximas a las vías nacionales.
El carácter innovador de la solución Optimum reside en la utilización del Big Data proporcionado por los sensores de ocupación de las autopistas, sensores de tráfico de las carreteras nacionales e información de las redes sociales, que pueden identificar accidentes o flujos anormales asociados a un determinado evento o previsión meteorológica, entre otras variables. Posteriormente, estas variables son trabajadas por un algoritmo que genera precios automáticamente y los pone a disposición del usuario a tiempo real en una aplicación online.
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