Bcycles

El problema

El sistema público de bicicletas Valenbisi, provisto por JCDecaux, perdió una inmensa cantidad de usuarios en sus primeros años de servicio. Los problemas de disponibilidad y sobrecarga en el sistema obligaban a cualquier usuario que no encontrase lo que buscaba (bici o espacio para aparcar) a caminar entre 5 y 10 minutos hasta la estación más cercana. Además, para conocer el estado de las estaciones convenía utilizar una app, que además de ser tediosa ponía a los usuarios en la tesitura de competir entre ellos por los recursos.

La solución

El sistema debería prever la demanda futura, de modo que un usuario que fuese a una estación con la idea de encontrar una bicicleta debería encontrar, al menos, una bicicleta disponible; del mismo modo que un usuario en busca de aparcamiento debería poder aparcar. Para ello, la red debería ser capaz de anticiparse, por lo que ingenié un sistema que monitorizaba las estaciones de cualquier ciudad (gracias a los datos de CitiBik) y trataba de predecir la tendencia. Marcando las estaciones con indicadores de riesgo en función de su demanda (o exceso de oferta) y su estado actual, pretendía trazar un mapa inteligente para que unos pocos operarios de la red equilibrasen los recursos. Aunque esta última parte no se llegó a implementar, la idea es que un operario con un mapa recibiese una ruta prefijada que le dijese dónde poner bicis y dónde quitarlas a tiempo real. Así, los usuarios dejarían de compatir entre ellos por los recursos y eliminaríamos el smartphone de la ecuación competitiva; dejando que un puñado de operarios resolviesen el asunto, en lugar de delegárselo a las decenas de miles de clientes de Valenbisi (que huían del servicio).

Las estaciones se monitorizan y ordenan en función del riesgo de saturación o vaciado.

Los otros problemas

La acogida de esta solución no fue la que esperaba. Lo presenté a un concurso sobre SmartCities que organizó el Ayto. de Valencia, pero no ganó el premio. Pese a las promesas de cierto político, tampoco el Ayto. se vio interesado más tarde (en aquel momento se peleaban por los puesos). Un insider me comentó que JCDecaux ya implementaba métodos estadísticos (los mismos que como usuario me habían causado tantos problemas), y ni ellos ni otras empresas de bicicletas públicas contestaron mis llamadas. Una empresa local, de la que no diré el nombre, se mostró interesada pero, una vez conocieron la solución, decidieron ignorarme (desconozco si copiaron algo). En otro intento, lo presenté a StarUPV con una plantilla en la que se incluían miembros de dicha universidad; pero el criterio cambió y por ser yo, el CEO, egresado por otra universidad, no quisieron incubarme. Contento por una proeza que un año antes no habría sido capaz de programar, me di por satisfecho sabiendo que alguien, en una sala de presentaciones con muros de cristal, había considerado que estuviese usando «big data» cuando, en realidad, toda la plataforma es capaz de correr en un Raspberry Pi (todo París, gestionado con un ordenador de 40€). Así que guardé el programa y ahora lo entrego tal y como se quedaron mis ficheros: sin garantías, y bajo licencia GPL3.

Archivos

BCycles y Bzor (visualizador del .JSON)

# El programa se ejecutaba así, más o menos:
bcycles.rb -t valenbisi -ts 1 -td 7 -fm 21 -as 3 -uat 80 -lat 20 -at 5 -si 3
Presentación de BCycles en Las Naves (Valencia, 2016)