La Cátedra Kapsch premia en 2025 dos trabajos universitarios sobre movilidad urbana inteligente y sostenible
La Cátedra Kapsch para una Movilidad Inteligente y Sostenible ha resuelto su convocatoria de premios 2025, reconociendo dos trabajos universitarios que destacan por su contribución a la investigación aplicada en movilidad urbana y por su potencial impacto en la planificación de políticas públicas basadas en evidencia. En esta edición, han sido premiados el Trabajo Fin de Grado de Alejandro Quintero Gómez y el Trabajo Fin de Máster de Jaime Navajas Díez.
7 de enero de 2026
La Cátedra Kapsch para una Movilidad Inteligente y Sostenible ha fallado sus premios 2025, que reconocen los TFGs y TFMs que han abordado temas de interés para la Cátedra y han sido capaces de generar artículos científicos con sus resultados. Los premiados en esta convocatoria han sido:
- Alejandro Quintero Gómez, por su TFG titulado "Creation and Implementation of the BIKE Index: Assessing Bicycle Integration in European Cities", dirigido por Pablo Calvo Báscones (trabajo recientemente publicado en Sustainable Ciites and Society, https://doi.org/10.1016/j.scs.2025.107096)
- Jaime Navajas Díez, por su TFM titulado "Estimación de volúmenes de tráfico en vías no monitorizadas", dirigido por Luis Francisco Sánchez Merchante.
El trabajo de Alejandro Quintero presenta el BIKE Index, un indicador compuesto diseñado para evaluar el nivel de adaptación de las ciudades europeas al uso de la bicicleta y comparar su nivel de adaptación al uso cotidiano del transporte ciclista. El índice se estructura en torno a cuatro dimensiones: infraestructura ciclista, servicios al ciclista, condicionantes ambientales y seguridad, las cuales se concretan en nueve indicadores agregados en una única puntuación por ciudad. La metodología empleada se basa íntegramente en fuentes de datos abiertas y en un conjunto estandarizado de 210 rutas simuladas por ciudad. El resultado es una herramienta transparente, reproducible y escalable que permite realizar comparaciones consistentes de las condiciones del ciclismo urbano a escala global, facilitando la planificación y evaluación de políticas públicas fundamentadas en evidencia.
Por su parte, el trabajo de Jaime Navajas aborda uno de los principales retos de las ciudades actuales: conocer el estado del tráfico sin necesidad de desplegar costosas redes de sensores en cada calle. El proyecto propone el uso de redes neuronales y técnicas de inteligencia artificial aplicadas sobre grafos urbanos(calles de las ciudades); para estimar el volumen de vehículos en calles, donde no existen sensores para medir el tráfico, utilizando los datos disponibles de otras calles para hacer una estimación. Con esto se podría obtener una visión suficientemente precisa de la movilidad urbana sin necesidad de poner sensores en todas las calles, lo que puede: ahorrar costes, facilitar la toma de decisiones a las administraciones públicas y optimizar la planificación del tráfico en tiempo real. Además, puede resultar de gran utilidad para realizar simulaciones del impacto de futuras obras, eventos o cortes de circulación; así como mejorar la eficiencia del transporte público o estimar las emisiones contaminantes en distintas zonas. En definitiva, se trata de un proyecto pensado para avanzar hacia una gestión del tráfico más inteligente, sostenible y orientada a mejorar la calidad de vida en las ciudades.
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