El hecho de que la principal operadora ferroviaria española, Renfe, y el administrador de las infraestructuras, ADIF, se gestionen desde el mismo Gobierno podría estar provocando competencia desleal con otros modos de transporte, como los autobuses en distancias medias y los aviones en largos recorridos. Así lo indica el análisis que un equipo europeo de investigadores ha realizado sobre los precios de los billetes del AVE, que aunque ahora han subido ligeramente, llevaban congelados desde la bajada del 11% que experimentaron en 2013.

Investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia y la Universidad de Granada han creado un sistema de bajo coste que detecta síntomas de fatiga y distracción en los conductores, por lo que puede ayudar a prevenir posibles accidentes en carretera. Incluye una serie de sensores para monitorizar al conductor y dispositivos acústicos de alerta.

Investigadores de la Universidad de Málaga han desarrollado algoritmos inspirados en la naturaleza para reducir los atascos, controlar la red de semáforos y encontrar rutas ecológicas personalizadas. Diversos prototipos ya los han puesto a prueba.

Investigadores de la Universidad Rovira i Virgili, en Tarragona, han desarrollado un método que facilitará a los ayuntamientos que cobran a los vehículos por circular por el centro urbano la imposición de tasas más justas. El modelo analiza datos en tiempo real para determinar los puntos concretos atascados en cada momento, de modo que solo paguen los usuarios que pasen por esos puntos, y no los que circulen por otras zonas descongestionadas del interior de la ciudad.

Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado un algoritmo que recomienda a los conductores el mejor itinerario según los datos del trafico, facilitados, a su vez, por una red de sensores desplegados por las vías de circulación. El método puede aplicarse en sistemas inteligentes de transporte para reducir las congestiones de las carreteras.

Tras analizar un centenar de vídeos de campos de maíz, un algoritmo de detección de obstáculos desarrollado por la Universidad Complutense de Madrid ha resultado efectivo en el 93% de los casos. La herramienta es útil para el diseño de vehículos autónomos con aplicaciones en la agricultura.