Ganadores del premio STAR
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Ganadores del premio STAR

El Innovation Invitational crea un foro para que los equipos de gobierno local compartan proyectos innovadores que están desarrollando para oportunidades de subvención. Los equipos participantes identifican los desafíos regionales y presentan soluciones en la conferencia ante un panel de expertos que consideran los proyectos para el premio STAR (Transporte Inteligente y Carreteras Avanzadas) y la oportunidad de recibir hasta $ 125,000 en fondos de subvención. El Innovation Invitational 2024 fue organizado por TxDOT y el Centro de Investigación de Transporte (CTR) de UT en el Grand Hyatt River Walk en San Antonio.

Ganadores del premio STAR 2024:

  • Equipo El Paso - Diseño ITS del Puerto Internacional de El Paso
  • Equipo Cuenca Pérmica - Evaluación y Mitigación del Corredor Pérmico
  • Team San Marcos - Desarrollo de un sistema de detección y alerta de trenes utilizando Google AI y Cloud

Ganadores del premio STAR

Equipo El Paso

Diseño ITS del Puerto Internacional de El Paso

Ubicación del proyecto: Puente de las Américas y puerto de entrada de Ysleta

Resumen del proyecto: La Ciudad de El Paso planea desarrollar un sistema ITS integrado en cuatro puertos de entrada para respaldar la información en tiempo real para el tráfico comercial, el tránsito y el multimodal en los cruces. El proyecto cuenta con el apoyo del Laboratorio NREL del Departamento de Energía de los Estados Unidos, el Centro de Investigación de Ingeniería ASPIRE NSF, universidades locales y tres niveles de gobierno tanto en los Estados Unidos como en México. Esta propuesta complementaría el trabajo de ITS mediante la instalación de sensores de bajo costo en los puertos de entrada y en toda la red para monitorear la calidad del aire y los vehículos al ralentí.

Los líderes de TxDOT se unen al equipo de El Paso en el escenario para recibir el premio STAR en el Innovation Invitational 2024.

Presentador: Omar Martínez, Subdirector de Asuntos Legislativos, Áreas de Tecnología Primaria de la Ciudad de El Paso 

Líder del proyecto: Ciudad de El Paso

Socios del proyecto: TxDOT Distrito de El Paso, Instituto de Transporte de Texas A&M, MPO de El Paso: Infraestructura Inteligente, Datos

Definición del reto y antecedentes

El Paso es una confluencia de culturas y comercio. Hogar de seis puertos de entrada (POE) que son responsables de procesar $ 109 + mil millones en el comercio entre EE. UU. y México, es un epicentro para el movimiento internacional de mercancías. Cuatro puentes en la región soportan el tráfico de vehículos comerciales. Sin embargo, con el rápido aumento del tráfico de camiones, las carreteras de El Paso se enfrentan a un atasco, los vehículos al ralentí están contaminando su aire y la salud de sus comunidades está sufriendo. Reducir la contaminación del sector del transporte es un componente esencial para mitigar la mala calidad del aire, que tiene un gran impacto en la salud de los residentes de El Paso. Centrarse en mitigar la congestión en los puertos reducirá las disparidades relacionadas con el transporte y aumentará la calidad del aire para las comunidades desfavorecidas.

Soluciones propuestas
  • Tecnologías ITS para el Puente de las Américas y el Puerto de Entrada de Ysleta: Integración de software, comunicaciones por fibra óptica, sistemas de gestión de carriles, señales de mensajes dinámicos, cámaras de televisión de circuito cerrado, sensores de vehículos terrestres, fase de señales y temporización
  • Sensores de emisiones de bajo costo: Los datos de los sensores de emisiones medirán la calidad del aire en los puertos de entrada y en toda la red. La información sobre la calidad del aire se integrará con los sistemas ITS regionales para informar sobre el diseño de la infraestructura, las operaciones y las mejoras de eficiencia en los puertos.
Beneficios esperados y medidas de rendimiento
  • Reducción de la congestión: La integración del diseño de ITS en los puertos de entrada mejorará el movimiento de los vehículos comerciales
  • Mejorando la Calidad del Aire: Las emisiones relacionadas con el ralentí impactan desproporcionadamente a las comunidades históricamente desfavorecidas de El Paso
Escalabilidad

Las tendencias nacionales de relocalización de la cadena de suministro a lo largo de la frontera entre Estados Unidos y México están provocando un aumento de la demanda de espacio industrial, comercial y de almacenamiento en las comunidades fronterizas. Los sensores ITS y de emisiones propuestos se pueden replicar a lo largo de todos los puertos terrestres en la frontera entre Estados Unidos y México (en ambos países) y en otros puertos de todo el mundo con problemas de congestión y volúmenes de tráfico similares.

Equipo Cuenca Pérmica

Los líderes de TxDOT y los asistentes a la conferencia se unen al equipo de Permian Basin en el escenario para recibir el premio STAR en la conferencia Innovation Invitational 2024.

Programa de Evaluación y Mitigación del Corredor Pérmico (PCAMP)

Ubicación del proyecto: Regional

Resumen del proyecto: El equipo de la Cuenca Pérmica está compuesto por cinco entidades gubernamentales locales, la MPO regional, varias agencias públicas y privadas y empresas de servicios públicos. El equipo de la Cuenca Pérmica está liderando el camino en el desarrollo de un programa regional de evaluación y mitigación que utilizaría drones para recopilar datos en tiempo real sobre las condiciones de transporte y los activos de la comunidad. Esto incluye, entre otros, las necesidades de mantenimiento, la reducción de basura, el inventario de todas las instalaciones de derecho de paso y las obstrucciones de carreteras. Además de la innovación en el transporte, este programa tendrá un amplio impacto en la seguridad pública, la educación, el desarrollo de la fuerza laboral y el desarrollo económico.

Presentador: Michele Hagemann, Escritora de Subvenciones, Ciudad de Midland

Líder de Proyecto: Ciudad de Midland

Áreas Tecnológicas Primarias: Sistemas aéreos no tripulados

Socios del proyecto: MPO de la Cuenca Pérmica, Ciudad de Odessa, Condado de Ector, Coalición de Seguridad Vial del Pérmico

Definición del reto y antecedentes

La basura a lo largo de las carreteras en Midland y Odessa ha crecido significativamente en la última década con la actividad de vehículos comerciales pesados en la región. Los escombros pueden crear condiciones de conducción peligrosas, lo que afecta la visibilidad y la seguridad del conductor. Gran parte de la basura en la región es causada por neumáticos reventados o por no asegurar adecuadamente los artículos en la parte trasera de las cajas de los camiones o vehículos comerciales. Se determinó que el distrito de TxDOT Odessa tiene la mayor cantidad de basura a lo largo de las carreteras de todas las áreas encuestadas en todo el estado. En 2024, el Distrito de Odessa de TxDOT presupuestó más de $400,000 solo para la remoción de basura en la Cuenca Pérmica. Este proyecto propone un esfuerzo regional para utilizar una flota compartida de UAS para la identificación de peligros y la mitigación de basura.

Soluciones propuestas
  • Flota regional de UAS: Asociación entre las partes interesadas en el transporte regional para coposeer y operar una flota de UAS para recopilar información en tiempo real sobre la red de transporte y los peligros
  • Integración de datos: Aprovechar los datos de Waze sobre incidentes de tráfico y escombros en las carreteras para informar sobre la respuesta y la mitigación.
Beneficios esperados y medidas de rendimiento
  • Gestión de activos: Inventario e inspección de activos utilizando una flota regional de UAS compartida
  • Operaciones mejoradas del corredor: Recopilación de información en tiempo real sobre incidentes de tráfico, condiciones de la carretera y peligros.
Escalabilidad
  • Casos de uso ampliados: Una vez que se establece el modelo de asociación, la región de la Cuenca Pérmica puede ampliar los casos de uso más allá de la gestión de incidentes, la identificación de peligros y la inspección de activos.
  • Alianzas estratégicas: Las regiones rurales que tienen recursos limitados pueden replicar el modelo de flota compartida para la compra de equipos.

Equipo San Marcos

Desarrollo de un sistema de detección y alerta de trenes con Google AI y Cloud

Ubicación del proyecto: En toda la ciudad

Resumen del proyecto: Con más de 212,000 cruces ferroviarios a nivel en los EE. UU. y trenes que alcanzan más de una milla de longitud, los trenes están causando retrasos significativos en el tráfico. Utilizando Inteligencia Artificial, Google AI y la Ciudad de San Marcos desarrollarán un sistema de detección y alerta de trenes para notificar a los proveedores de gestión de emergencias y transporte multimodal. Este sistema permitirá la Gestión de Emergencias y el Transporte Multimodal para evitar largas colas y congestión.

Los líderes de TxDOT se unen al Equipo San Marcos en el escenario para recibir el premio STAR en la conferencia Innovation Invitational 2024. 

Presentador: Sabas Ávila, P.E., Director de Obras Públicas, Ciudad de San Marcos

Áreas Tecnológicas Primarias: Datos

Socios del proyecto: Sector Público de Google

Líder de Proyecto: Ciudad de San Marcos

Definición del reto y antecedentes

San Marcos, TX está ubicado en el corredor de la I-35 entre Austin y San Antonio. La ciudad está dividida en dos por dos líneas ferroviarias de Union Pacific e incluye 24 cruces ferroviarios a nivel. A nivel nacional, cada año ocurren más de 2,000 incidentes y 200 muertes en cruces ferroviarios. Los cruces ferroviarios están causando 656 horas de retrasos de vehículos por día en San Marcos y pueden agregar 6 minutos a los tiempos de respuesta de emergencia. La mayoría de los cruces ferroviarios carecen de interoperabilidad con los sistemas de gestión de tráfico existentes y la infraestructura de comunicación en tiempo real. Los proveedores de transporte multimodal pequeños y rurales no tienen el personal ni los recursos para desarrollar o dotar de personal a un Centro de Gestión de Tráfico (TMC). Las mejoras básicas de comunicación e interoperabilidad ferroviaria comienzan en 1 millón de dólares. Existe la necesidad de proporcionar soluciones de bajo costo, interoperables y automatizadas para mejorar la seguridad y la conectividad.

Soluciones propuestas
  • Utilice Google Cloud para detectar trenes automáticamente utilizando cámaras de tráfico comunes y feeds de YouTube.
  • Desarrolle un sistema automatizado de detección de trenes utilizando video de tráfico y Google Cloud para proporcionar alertas casi en tiempo real.
  • Aproveche el IoT para desarrollar un sistema de alerta que transmita alertas a los proveedores de gestión de emergencias, proveedores de transporte multimodal y al público que viaja a través de WAZE.
Beneficios esperados y medidas de rendimiento
  • Mejorar la seguridad: Abordar la seguridad en las intersecciones principales
    • Métrica: Tiempos de respuesta de la gestión de emergencias
  • Mejorar la conectividad: Mejorar la conectividad con los socios de transporte multimodal
    • Métricas: vistas e impresiones en las notificaciones a los proveedores de transporte y al público
  • Aumentar la eficiencia: Proporcionar un servicio de transporte confiable y reducir la congestión en las intersecciones principales
    • Métricas: Retraso y congestión
Escalabilidad
  • Entrada de bajo costo utilizando cámaras de tráfico estándar y almacenamiento en la nube.
  • Infinitas aplicaciones que utilizan la IA para resolver problemas y reducir la sobrecarga de la plantilla.
  • Transferible a todos los proveedores de transporte multimodal.
  • Replique fácilmente la asociación público-privada desde comunidades pequeñas hasta grandes y proveedores de transporte.

Todos los equipos que compiten

  • Equipo Arlington - Calles Seguras Arlington - Iluminando el camino
  • Equipo Austin - Corredor Inteligente de Congress Avenue
  • Equipo Bryan-College Station - Reimaginando Wellborn Road (F2154) en una calle completa
  • Equipo El Paso - Diseño ITS del Puerto Internacional de El Paso
  • Team Fort Worth - Estacionamiento inteligente en Fort Worth
  • Equipo Cuenca Pérmica - Programa de Evaluación y Mitigación del Corredor Pérmico
  • Team San Marcos - Desarrollo de un sistema de detección y alerta de trenes utilizando Google AI y Cloud
  • Team Tyler - Enfoque avanzado para monitorear los datos de iluminación para la predicción de accidentes nocturnos