Un equipo internacional liderado por la Universidad de Granada -desde el grupo de investigación MYDASS del Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y la Comunicación (CITIC-UGR)-, en colaboración con la Universidad de Surrey (Reino Unido) y la Universidad Northwestern (Qatar), ha desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) que aprende de rutas reales para anticipar si los turistas volverán a la Alpujarra.
El estudio titulado ‘Optimización de rutas en pueblos inteligentes: un enfoque de redes neuronales gráficas’ propone una arquitectura capaz de predecir con un 74% de precisión el retorno de un turista basándose únicamente en la información del trayecto que realiza dentro del destino.
En lugar de apoyarse en datos contextuales o perfiles de los visitantes, información difícil de obtener, este modelo de IA convierte las rutas reales de los vehículos en grafos (redes de puntos y conexiones). La base de datos procede de cámaras de reconocimiento automático de matrículas y cubre un periodo de 2 años y 11 meses, con casi 470.000 vehículos. Este volumen y continuidad de observación permiten capturar patrones temporales y de comportamiento que no aparecen en otros tipos de datos, como encuestas.
Las técnicas de explicabilidad del modelo muestran que el tiempo entre cámaras es la característica más influyente para la predicción. En términos prácticos, el tiempo que tarda un vehículo en ir de un punto a otro es el dato que mejor anticipa si el visitante volverá. El modelo propuesto reduce aproximadamente un 20% el tiempo de cómputo frente a alternativas comparables, lo que facilita su despliegue en entornos reales con recursos limitados.
El modelo de IA ayudará a la gestión municipal
El trabajo se centra en la zona de la Alpujarra, en concreto en los municipios de Pampaneira, Bubión y Capileira, en la provincia de Granada. Al aprender de la estructura de las rutas, el sistema ofrece una forma robusta y transparente de estimar si los turistas volverán en el futuro.
Con esa evidencia, los implicados (alcaldes, gestores de parques naturales y equipos técnicos) pueden aplicar políticas para planificar de forma informada, evitar masificaciones, dimensionar recursos y mejorar la experiencia de visitantes y residentes. En materia de gestión municipal, orienta decisiones sobre aparcamientos disuasorios, accesos y sentidos de circulación, zonas de parada y programación de servicios municipales en función de esa probabilidad de retorno. En el ámbito privado, comercios y alojamientos pueden ajustar horarios, oferta y dotación de personal conforme a la probabilidad de que los turistas repitan.
Este proyecto ha contado con financiación de la Agencia Estatal de Investigación y de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía, con cofinanciación del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER). Asimismo, han colaborado diversas entidades locales y regionales, entre ellas los ayuntamientos de la zona y la Diputación de Granada. La financiación de los costes de acceso abierto ha sido aportada por la Universidad de Granada/CBUA.