El ITE consolida los primeros resultados de MUSoL, el proyecto que aplica IA y big data a la movilidad urbana sostenible

Con finalización prevista para junio de este año, MUSoL se encuentra en una fase avanzada, con la mayoría de sus herramientas en desarrollo y comenzando los primeros testeos reales con empresas colaboradoras.

Modelos predictivos para optimizar la recarga de vehículos eléctricos

Entre los primeros resultados destacan varios prototipos en fase de pruebas. El proyecto ha desarrollado un primer modelo predictivo que permite anticipar cuánta electricidad será necesaria para recargar vehículos eléctricos en distintos momentos y ubicaciones de la ciudad. Para ello, combina datos históricos con información del entorno urbano y del estado de la red eléctrica.

Además, se ha creado un prototipo OCPP-Lite que facilita la comunicación básica entre estaciones de recarga y plataformas de gestión, favoreciendo la interoperabilidad entre equipos de distintos fabricantes y mejorando la gestión inteligente de la infraestructura de recarga.

A esto se suma un sistema de detección de anomalías en estaciones de recarga, diseñado para identificar comportamientos irregulares que puedan derivar en averías, permitiendo anticipar el mantenimiento antes de que se produzcan fallos.

Impacto de la tecnología V2G en la red eléctrica

MUSoL también está trabajando en un primer modelo de análisis del impacto de la tecnología V2G (Vehicle-to-Grid), que estudia cómo los vehículos eléctricos podrían devolver energía a la red y funcionar como baterías móviles, contribuyendo a una gestión energética más eficiente y flexible en las ciudades.

Recta final: validación, pilotajes y transferencia al mercado

En la fase final del proyecto, el equipo completará la plataforma integral de datos, integrando todos los módulos de análisis e interacción previstos. Paralelamente, se realizará la validación y el ajuste final de los modelos de inteligencia artificial, tanto los destinados a predecir la demanda de recarga como los orientados a anticipar averías y optimizar la gestión energética.

Junto a las empresas colaboradoras, también se están preparando planes de evaluación con usuarios reales para medir la aceptación, facilidad de uso e impacto de las herramientas desarrolladas en la mejora de la movilidad y el uso eficiente de la energía.

Antes del cierre, se llevarán a cabo pilotajes y pruebas en entornos reales para verificar el comportamiento de las soluciones en condiciones cercanas a la operación diaria.

“Nuestro objetivo es desarrollar tecnología puntera y asegurarnos de que ese conocimiento llegue a la industria y se traduzca en soluciones reales para las ciudades”, explica Caterina Tormo, responsable del proyecto MUSoL en el ITE. “Estamos poniendo el foco en la transferencia de resultados hacia empresas, administraciones y agentes del ecosistema de movilidad sostenible para que lo aprendido pueda replicarse en otros entornos urbanos y avanzar hacia una movilidad más inteligente e integrada”.

El proyecto MUSoL, con expedientes IMDEEA/2025/51 e IMDEEA/2025/66, ha sido financiado por Unión Europea e IVACE+i dentro del Programa Operativo FEDER de la Comunitat Valenciana 2021–2027.

Si quieres recibir toda la actualidad del sector medioambiental y energético en WhatsApp, pincha aquí.

Sigue el canal de IndustriAmbiente en WhatsApp, donde encontrarás toda la actualidad del sector medioambiental y energético en un solo espacio: la actualidad del día, artículos técnicos y sé el primer@ en leer la revista gratis.

Si te ha parecido interesante, puedes suscribirte a nuestros newsletters