Una maqueta digital de Lego para analizar el futuro de la movilidad en Gipuzkoa
Una herramienta desarrollada por Mubil y el MIT permite visualizar el tiempo que se tarda en llegar desde cualquier edificio del territorio a un hospital, supermercado o polideportivo en transporte público, bicicleta, vehículo privado o a pie
Se imagina encontrarse en el proceso de mudarse a una nueva vivienda y poder contar con una herramienta que visualice lo que tardaría en llegar ... a servicios esenciales como ambulatorios, centros escolares, supermercados o polideportivos en transporte público, bicicleta, vehículo privado o a pie? Mubil, el polo de movilidad de Gipuzkoa, ya cuenta con este instrumento que sus investigadores presentaron este jueves en la jornada de City Science Lab Gipuzkoa que se celebró en su sede del polígono industrial de Eskuzaitzeta.
Esta herramienta, ideada y desarrollada bajo el liderazgo de Mubil y el Massachusetts Institute of Technology (MIT), cuyo director del City Science, Kent Larson, estuvo presente ayer en las instalaciones, es una maqueta digital completada con piezas de Lego que recrea el relieve y el territorio de Gipuzkoa y que, con la infinidad de datos que gestiona Mubil, permite visualizar de manera intuitiva los tiempos de desplazamiento a más de ochenta servicios estratégicos del territorio, como pueden ser los hospitales, centros educativos, infraestructuras críticas, gimnasios, farmacias, restaurantes, gasolineras, etc. mediante cuatro modos de transporte: a pie, en vehículo privado, en transporte público y en bicicleta.

La maqueta digital, impulsada por Mubil, MIT Media Lab, la Diputación de Gipuzkoa y Tecnun, muestra una foto actual y realista de cuál es la movilidad en Gipuzkoa para comprenderla, analizarla y poder tomar en el futuro decisiones en base a los datos que se despliegan sobre la maqueta bajo la premisa y el objetivo de construir una «región de 30 minutos». Es decir, el poder llegar a los puntos esenciales de nuestro a día a día en un máximo de media hora. «Es una poderosa herramienta de simulación para analizar posibles intervenciones, evaluar su impacto y diseñar políticas públicas más efectivas y adaptadas a las necesidades reales de la ciudadanía», explican desde el ente foral.
La aplicación tiene insertados todos los edificios de Gipuzkoa gracias a los datos catastrales del territorio. A partir de ahí, teniendo en cuenta las actuales infraestructuras de carreteras, carriles bici, aceras y líneas de transporte público existentes, el panel calcula el tiempo en llegar a un sitio concreto. Eider Mendoza, diputada general de Gipuzkoa, y Unai Andueza, diputado de Promoción Económica y Proyectos Estratégicos, atendieron las explicaciones de Zuriñe Varela, directora científica del City Science Lab Gipuzkoa.

Por entender la aplicación práctica de esta herramienta, podemos seleccionar la opción de visualizar los tiempos de trayecto al hospital más cercano que tiene cada edificio de Gipuzkoa. El resultado se muestra en diversos colores. Desde el verde oscuro, que significa que el tiempo a destino es de máximo siete minutos, pasando por el verde claro (7-15 minutos), amarillo (15-22 minutos), naranja (22-30 minutos), rojo (30-40 minutos) y granate (más de 40 minutos).
Cuanto más rojo, más tiempo de trayecto
Si elegimos la opción de ir a pie a nuestro hospital más cercano, prácticamente todo el mapa de Gipuzkoa recreado por las piezas Lego se vuelve rojo, lo que significa que se tarda más de 30 minutos andando en llegar al hospital más próximo. En transporte público, sin embargo, la maqueta gana más tonos naranjas, amarillos o incluso verdes claros, como sucede en ciertos lugares de Arrasate, San Sebastián o Irun. En la costa, desde Orio a Zumaia, muestra sin embargo un color granate al considerar que se tardan más de 40 minutos en transporte público en llegar al hospital más próximo, color que, en cambio, se vuelve naranja o amarillo si escogemos que nos movemos en coche. Con la opción del vehículo privado, todo el mapa de Gipuzkoa se convierte en verde y amarillo –máximo de 22 minutos al hospital más cercano–, aunque zonas como Azpeitia y Azkoitia se mantienen en rojo incluso yendo en coche.
Pero la opción de visualización no muestra solo el mapa general de Gipuzkoa. Existe la posibilidad de acercarse y analizar la situación de una localidad concreta. En Irun, por ejemplo, se aprecia que en el barrio de Urdanibia el color es rojo en transporte público a pesar de tener un hospital en la propia ciudad, lo mismo que sucede en Astigarraga respecto al Hospital Donostia por la inexistencia de una línea directa al centro hospitalario sin tener que hacer transbordo.
Esta herramienta permitirá analizar cuál es la movilidad real del territorio y contemplar medidas para mejorarla. La base de datos puede exhibir incluso un mapa que muestre qué accesibilidad tienen las personas mayores de 80 años a los hospitales, por seguir con el mismo ejemplo, o los jóvenes a los polideportivos. En el caso de la capital guipuzcoana, en el barrio de Berio hay mayor población de ancianos pero al mismo tiempo la conexión con el Hospital Donostia en transporte público es superior a la media hora.
En cambio, si elegimos la opción de llegar a un restaurante a pie, el mapa es completamente verde al plasmar que, prácticamente desde cualquier punto del territorio, estamos a menos de 15 minutos de un establecimiento hostelero.
El deseo de los investigadores de Mubil es de ir más allá y añadir más funcionalidades, como la comodidad de cada trayecto o las emisiones de CO2 que producen. Además, será una herramienta que las instituciones podrán usar para simular el impacto que tendrá la creación, por ejemplo, de una línea de autobús o, si hubiese llegado antes, cuál será la transformación que provocará la renovada línea del Metro a partir del próximo año.
City Science Lab Gipuzkoa se une de esta manera a la red internacional de estas plataformas que, impulsadas por el MIT, promueven el desarrollo de soluciones tecnológicas innovadoras para afrontar los retos urbanos del presente y del futuro. Al igual que en Gipuzkoa, también hay sedes en ciudades como Cambridge, Hamburgo, Toronto, Andorra o Guadalajara (México).
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