La ingeniera del Instituto Politécnico Nacional (IPN), Laura Alma Díaz Torres realizó una proeza en Londres, Inglaterra, al presentar una metodología, pionera en su tipo, que con Inteligencia Artificial (IA), algoritmos matemáticos y modelos probabilísticos es capaz de predecir y calcular la tasa de fallas de las unidades del Metrobús, para mejorar el servicio y evitar retrasos en este sistema de transporte público de la Ciudad de México, que diariamente traslada a miles de capitalinos.

Detalló que operan 2 mil unidades de transporte en las 24 empresas que maneja CISA (de las cuales cinco de ellas brindan servicio al Metrobús) y la metodología permite conocer cuántas unidades se requiere 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”, acentuó. Comentó que la metodología —que se publicará en la revista especializada Springer Nature en 2025—, también 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 —dijo— 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; esto dará como resultado una mejora en el servicio”.