VALÈNCIA. La Fundación ValgrAI presentó este martes en el Salón de Actos de Adeit el Urban Mobility Data Hub (UMDH), una infraestructura de datos concebida para transformar la movilidad urbana a través de la inteligencia artificial y la integración de información en tiempo real.

La jornada, organizada en colaboración con el clúster Avia, reunió a representantes del ámbito académico, empresarial y de la administración pública para abordar cómo los datos pueden convertirse en un activo estratégico para las ciudades del futuro.

El proyecto UMDH, se configura como un espacio de datos interoperable destinado a integrar información procedente de múltiples fuentes —tráfico, transporte público, sensores urbanos o servicios municipales— actualmente dispersa y difícil de explotar de forma conjunta, tal y como han explicado los investigadores de la UPV y de ValgrAI, Cristian Borgoñoz y Vicente Julián Inglada.

Un mercado del dato en pleno crecimiento

Durante la jornada se puso en contexto el potencial económico de este tipo de infraestructuras. Según se destacó, la economía del dato alcanzó los 829.000 millones de euros en 2023 y se espera que supere los 1,5 billones de euros en 2030, impulsada por sectores como la movilidad, la logística o los servicios urbanos.

En este sentido, UMDH apuesta por un modelo basado en la colaboración, donde el valor de los datos crece a medida que se comparten entre distintos actores bajo reglas comunes de gobernanza.

En concreto el Urban Mobility Data Hub (UMDH) es un proyecto impulsado por ValgrAI que tiene como objetivo crear un ecosistema de datos interoperable para transformar la movilidad urbana en la ciudad de València. Este espacio de datos, inspirado en modelos europeos como Catena-X, permite integrar, recopilar y compartir información procedente de vehículos, infraestructuras inteligentes y servicios urbanos, facilitando su explotación de manera coordinada y segura.

La iniciativa se apoya en tecnologías basadas en estándares europeos que garantizan la interoperabilidad, la soberanía del dato y la ciberseguridad, promoviendo al mismo tiempo un modelo de colaboración entre administraciones públicas, empresas y centros de investigación. A través de este enfoque, el UMDH busca optimizar la eficiencia de la movilidad, impulsar el desarrollo de vehículos autónomos y conectados, y generar un impacto positivo tanto en la sostenibilidad como en la competitividad económica del territorio.

Inteligencia artificial para anticipar la movilidad

Uno de los ejes del proyecto es la incorporación de modelos de inteligencia artificial capaces de analizar grandes volúmenes de información y anticipar patrones de movilidad.

En este ámbito, los sistemas presentados permiten mejorar la precisión de las predicciones con incrementos de hasta 4,2 puntos en exactitud y 4,6 puntos en métricas de clasificación, lo que facilita una planificación más eficiente de infraestructuras y servicios urbanos.

El objetivo es avanzar hacia una gestión más inteligente de la ciudad, basada en datos en tiempo real y en la capacidad de anticipar comportamientos.

Impacto directo: menos costes y mayor eficiencia

Más allá del desarrollo tecnológico, los expertos coincidieron en destacar el impacto práctico del uso de datos en la movilidad.

De hecho, José Manuel García Administrador de Jormar ha señado que la integración y explotación de datos puede traducirse en: reducciones de hasta el 9,2% en el consumo de combustible, descensos del 30% en tiempos de inactividad operativa y ahorros superiores a 300 millones de dólares anuales en grandes despliegues

Asimismo, en el ámbito logístico, el uso de datos e inteligencia artificial permite mejoras de más del 30% en eficiencia de última milla y reducciones del 15% en costes de transporte.

Un proyecto con impacto en municipios y territorio

Por otro lado, Encarna Gómez de la empresa Sol i Brasa, ha ahondado en cómo la información de movilidad transforma la toma de decisiones local, especialmente en aquellos territorios con menor disponibilidad de datos.

Distintas iniciativas presentadas durante la jornada muestran cómo es posible generar información allí donde antes no existía, facilitando la planificación urbana, la justificación de inversiones y el acceso a financiación europea.

Este enfoque permite mejorar la toma de decisiones en ámbitos como la movilidad, los servicios públicos o la sostenibilidad, reduciendo la dependencia de estimaciones y decisiones basadas en intuición.

Durante la Jornada también se ha presentado, otro proyecto impulsado por la empresa Pangeanic y la Universitat Jaume I en colaboración con ValgrAI, la iniciativa EcoDrive TermSpace: tecnología lingüística para una movilidad más sostenible, que ha surgido con el objetivo de abordar uno de los grandes retos de la movilidad inteligente: la falta de interoperabilidad terminológica en un ámbito caracterizado por su rápida evolución y su carácter multidisciplinar. En este contexto, donde confluyen sectores como la automoción, la energía, las infraestructuras o la inteligencia artificial, la diversidad de términos, siglas y variantes lingüísticas dificulta la correcta integración y explotación de los datos.

A partir de esta problemática, EcoDrive TermSpace propone una solución innovadora basada en la transformación del lenguaje especializado en un recurso digital estructurado y reutilizable. El proyecto parte de la premisa de que los términos también constituyen datos cuando se organizan adecuadamente, incorporando información como definiciones, variantes, equivalencias multilingües y contextos de uso. De este modo, la terminología se convierte en una capa semántica esencial que conecta textos, datos y algoritmos, permitiendo una mejor comprensión y explotación de la información.

El funcionamiento del sistema se articula en torno a un proceso que combina la extracción terminológica, el análisis lingüístico y conceptual, y la generación de un recurso digital basado en ontologías. Este enfoque permite estructurar el conocimiento en forma de redes semánticas, donde los conceptos se organizan jerárquicamente y se relacionan entre sí, facilitando su reutilización en aplicaciones avanzadas. Además, el proyecto contempla la gestión de variantes lingüísticas, equivalencias entre idiomas y fenómenos como la polisemia, lo que mejora la precisión en la representación del conocimiento.

Gracias a este enfoque, EcoDrive TermSpace contribuye a mejorar la calidad y precisión de los sistemas de inteligencia artificial aplicados a la movilidad sostenible y autónoma. Sus resultados permiten desarrollar aplicaciones como la traducción automática especializada, la recuperación inteligente de información, la clasificación documental o la interoperabilidad semántica entre plataformas de datos. En definitiva, el proyecto refuerza la idea de que una movilidad inteligente no solo requiere grandes volúmenes de datos, sino también una base sólida de significado que haga posible su integración y aprovechamiento efectivo.

UMDH y EcoDrive son dos proyectos financiados por la Conselleria de Industria, Turismo, Innovación y Comercio de la Generalitat Valenciana en el marco la convocatoria de Proyectos RETECH: IA + Espacios de Datos, en el marco del Plan de Recuperación Transformación y Resiliencia - financiado por la Unión Europea - Next Generation EU, con referencias INREED/2024/34 y INREED/2024/2.