Predicción de ocupación y aforo en espacios públicos

Subreto 1: ¿Cómo podríamos prever a corto plazo (minutos/horas) el aumento en la ocupación de un espacio para tomar decisiones antes de tener un problema de seguridad? 

Subreto 2: ¿Cómo podríamos prever a medio plazo (horas/días) el aforo de un espacio para que se puedan tomar acciones de mantenimiento y uso energético basadas en la información? 

Subreto 3: ¿Cómo podríamos comunicar información sobre el aforo previsto a los usuarios con antelación para que puedan reorganizar sus rutas o planes? 

Las infraestructuras públicas (estaciones, intercambiadores, hospitales, centros cívicos, museos, polideportivos, piscinas, parques, oficinas de atención, campus, etc.) sufren picos y valles de afluencia que impactan en: 

• La seguridad: aglomeraciones, evacuación, control de accesos, incidentes. 

• La experiencia ciudadana: tiempos de espera, comodidad, accesibilidad, percepción del servicio. 

• Las operaciones y el mantenimiento: limpieza, reposición, desgaste, averías, colas. 

• La energía y sostenibilidad: climatización e iluminación sobredimensionadas o tardías.

El reto se centra en:

• Prever la densidad y el crecimiento de aforo en el espacio público a corto o medio plazo. 

• Transformar los datos de sensores del espacio público en predicciones de aforo en tiempo real.

• Dotar al decisor de información y acciones recomendadas ante la previsión del cambio de aforo a corto/medio plazo.

• Mejora en la percepción de seguridad del ciudadano del espacio público.

• Reducción del gasto energético del espacio público gracias al ajuste proactivo de climatización/ventilación/iluminación según la ocupación prevista.

Un modelo de predicción de ocupación y una herramienta digital que lo materialice para los gestores de los servicios (dashboard, panel) y pueda alertar a una audiencia concreta del espacio. 
Buscamos:

• Predicción inmediata (nowcasting): estimar ocupación actual incluso si faltan sensores o hay retrasos de datos. 

• Predicción a corto plazo: 15/30/60/120 minutos para anticipar colas, saturación y riesgos. 

• Predicción a medio plazo: día siguiente / fin de semana / campañas para planificar turnos, mantenimiento y energía. 

• Recomendación de acciones: “qué hacer” (abrir accesos, redirigir flujos, refuerzo de personal, ajuste HVAC). 

• Comunicación al ciudadano: informar de “mejor hora para ir”, rutas alternativas, ocupación por zonas.

El reto es anticipar en tiempo real (minutos-horas) y planificar con antelación (horas-días-semanas) el nivel de ocupación/aforo, para activar decisiones operativas antes de que el problema ocurra. 

• Responsables del Ayuntamiento de Madrid: rerentes de infraestructuras públicas.  

• Gestores de empresas privadas: operadoras de servicios de mantenimiento, seguridad, limpieza, etc.  

• Ciudadanos: usuarios de infraestructuras públicas objetivo.

La entidad seleccionada podrá desarrollar un caso de uso real con el acompañamiento del promotor del reto, accediendo además a financiación para el piloto, hasta 225.509,15 € (IVA incluido), a repartir entre las soluciones de los ocho retos. Se tendrá en cuenta la complejidad del desarrollo de la solución para la asignación de recursos.

El proceso incluye apoyo técnico y estratégico, mentorías adaptadas a las necesidades y seguimiento en la implementación. Además, las soluciones recibirán visibilidad a través de los canales del programa así como en eventos específicos como Demo Days.

Toda la información se encuentra detallada en las bases de la convocatoria de DesafIA Madrid. Accede a través de este link.