Finaliza el proyecto AI4CCAM , que impulsa la IA fiable para la Movilidad automatizada en toda Europa.
La UITP celebra la exitosa conclusión del proyecto AI4CCAM , financiado por la UE , que finalizó a principios de este año tras tres años de intensa investigación, colaboración e innovación en el campo de la movilidad conectada, cooperativa y automatizada (CCAM).
Lanzada en enero de 2023, la iniciativa AI4CCAM reunió a la UITP con un consorcio diverso de operadores de transporte, socios de la industria, organizaciones de investigación y autoridades públicas bajo un objetivo común: abordar uno de los desafíos más acuciantes en la movilidad automatizada, a saber, cómo garantizar que los sistemas de inteligencia artificial no solo sean eficaces, sino también seguros, transparentes y dignos de confianza para la sociedad.
A lo largo de la vida del proyecto, AI4CCAM se centró en construir un puente entre el avance tecnológico y las expectativas sociales, con un fuerte énfasis en las necesidades de los sistemas de transporte público y los usuarios vulnerables de la vía pública (en adelante, UVV), como los peatones y los ciclistas.
A lo largo del proyecto, AI4CCAM proporcionó un conjunto integral de herramientas y metodologías destinadas a mejorar la seguridad, la previsibilidad y la aceptación de las soluciones de movilidad automatizada. Algunas de sus contribuciones clave incluyen marcos de simulación avanzados y entornos de gemelos digitales, que permiten realizar pruebas en escenarios complejos y realistas.
Otra innovación trascendental fue el desarrollo de modelos de IA explicables que mejoran la transparencia y la trazabilidad en la toma de decisiones automatizada. Además, el proyecto logró avances importantes en áreas como la predicción de trayectorias humanas, la comprensión de escenas y la detección de incertidumbre, todas ellas esenciales para garantizar interacciones seguras entre los vehículos automatizados y su entorno, incluidos los usuarios vulnerables de la vía pública.
Al mismo tiempo, AI4CCAM abordó cuestiones transversales críticas, como la privacidad de los datos, la ciberseguridad y la resiliencia de los sistemas conectados, que son fundamentales para la movilidad automatizada.
Los logros del proyecto se exhibieron de forma más destacada durante su último Foro de Partes Interesadas y Evento Final, celebrado durante dos días en noviembre de 2025 en Autoworld, Bruselas.
El evento reunió a una amplia gama de partes interesadas, incluidos responsables políticos, operadores de transporte, investigadores y representantes de la industria, creando una plataforma única para el diálogo entre expertos técnicos y la comunidad de movilidad en general.
Los debates pusieron de relieve la importancia de los sistemas de IA transparentes y rastreables, la necesidad de entornos de prueba robustos que reflejen la complejidad del mundo real y el papel que sigue desempeñando la supervisión humana en la movilidad automatizada.
Otro tema destacado fue la aceptación por parte de los usuarios y la confianza pública, y los participantes subrayaron la importancia de una comunicación clara, un diseño inclusivo y una participación significativa de los ciudadanos.
Desde la perspectiva de la UITP, AI4CCAM representa un importante avance para alinear la innovación tecnológica de vanguardia con las realidades operativas y los valores del transporte público. Mediante escenarios basados en IA que incluyen usuarios vulnerables como peatones y ciclistas, el proyecto ha demostrado que el despliegue exitoso de soluciones de movilidad automatizada depende no solo del rendimiento tecnológico, sino también de la aceptación a través de la capacidad de generar confianza respondiendo a necesidades sociales como la accesibilidad.
La UITP ha impulsado el proyecto con contribuciones de sus miembros participantes en actividades y eventos de cooperación e intercambio (por ejemplo, el Foro de Partes Interesadas IT-Trans 2024, el comité de Ciberseguridad de la UITP y la reunión del grupo de trabajo de IA de 2024). La UITP también facilitó sinergias con otros programas HORIZON, como los proyectos SHOW y ULTIMO , e impulsó las aplicaciones de CCAM en relación con la aceptación del usuario, la conversión de escenarios LLM (Modelos de Idioma de Aprendizaje) y los requisitos de ciberseguridad para el transporte público.
Ahora que el proyecto ha concluido, sus resultados constituyen una sólida base para futuros desarrollos en movilidad automatizada en toda Europa. El conocimiento generado, las herramientas desarrolladas y las alianzas establecidas seguirán impulsando la transición hacia sistemas de movilidad sostenible , basados en inteligencia artificial fiable.
La UITP mantiene su compromiso de apoyar esta transición y de garantizar que la innovación en automatización refuerce el papel del transporte público como pilar fundamental de la movilidad urbana.