EFE.- Investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) han desarrollado una herramienta basada en técnicas de inteligencia artificial que permite conocer en qué puntos de las ciudades se necesitan estaciones de recarga de vehículos eléctricos y dónde serán más eficientes.

Movindeci permite analizar el estado general del transporte y de la movilidad urbana para poder tomar decisiones estratégicas en esos ámbitos, todo ello ante un panorama actual en España de unos 1.700 puntos de recarga públicos para unos 35.000 vehículos eléctricos y una estimación de 80.000 puntos en 2030 para la recarga de los aproximadamente 4 millones de vehículos previstos.

Según la UPV, esa nueva herramienta integra un algoritmo de inteligencia artificial que evalúa de manera automática posibles localizaciones de las estaciones de recarga y determina cuál es la más recomendable en función de un conjunto de criterios que pueden ser especificados por el usuario. Entre esos parámetros se encuentra la densidad de la zona, movilidad urbana, estimación del tiempo que los vehículos pasan en un determinado punto, principales actividades económicas de la zona o el coste desde el punto de vista eléctrico que tendría llevar la energía desde una subestación al punto de recarga.

Junto a ellos entra en juego también la actividad en redes sociales de cada punto de la ciudad, lo que ofrece «una idea aproximada de en qué términos se desplazan las personas por la ciudad», ha explicado Javier Palanca, investigador del Grupo de Tecnología Informática-Inteligencia Artificial de la UPV. En el desarrollo de esta herramienta han participado, además de la UPV, tres empresas: dos españolas (Global Energy Trading y Gecival) y una peruana (Green Energy). La primera versión se ha desarrollado para la ciudad de Valencia y los investigadores trabajan ya en otra para Lima (Perú), pero es de aplicación en cualquier lugar del mundo.

«Nuestro objetivo es proporcionar un sistema inteligente que facilite la planificación de la localización de estas infraestructuras de recarga, tanto a corto como a medio y largo plazo», destacó Vicente Julián, investigador también del Grupo de Tecnología Informática-Inteligencia Artificial de la UPV. Este proyecto está siendo cofinanciado por Global Energy Trading y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), dentro del Programa Operativo de Crecimiento Inteligente 2014-2020, con el objetivo de potenciar la investigación, el desarrollo tecnológico y la innovación.