La UGR desarrolla una inteligencia artificial capaz de predecir el regreso de turistas a destinos
El sistema, probado en la Alpujarra granadina, analiza comportamiento, tráfico y rutas para anticipar visitas futuras con un 73% de precisión
Investigadores de la Universidad de Granada (UGR) han desarrollado un innovador método de inteligencia artificial capaz de predecir si un vehículo volverá a visitar una zona turística en el futuro. El trabajo ha sido impulsado por expertos del Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y la Comunicación y del Instituto Andaluz de Investigación e Innovación en Turismo.
El estudio, publicado en la revista IEEE Internet of Things Journal, se ha centrado en la comarca de la Alpujarra, analizando el tráfico real registrado en municipios como Pampaneira, Bubión y Capileira. Para ello, se han utilizado datos obtenidos mediante cámaras de reconocimiento de matrículas.
El modelo desarrollado procesa la información desde tres perspectivas clave. En primer lugar, tiene en cuenta el comportamiento del turista, incluyendo variables como la duración de la estancia, el número de noches, los días de entrada y salida o si la visita coincide con fines de semana o festivos.
En segundo lugar, analiza la evolución del tráfico, evaluando el volumen de vehículos en las semanas previas a la llegada del visitante, lo que permite identificar tendencias de demanda turística.
Por último, estudia la ruta espacial de cada vehículo, representando los desplazamientos como una red de nodos —las cámaras— y conexiones que incorporan el tiempo exacto de trayecto.
La principal novedad del sistema reside en su capacidad para integrar de forma inteligente estas tres fuentes de información. De manera automática, el modelo determina cuál de ellas resulta más útil en cada caso y reduce el peso de aquellas que presentan mayor nivel de ruido, mejorando así la calidad de las predicciones.“Este modelado inteligente permite obtener predicciones más precisas en escenarios reales, especialmente cuando la fiabilidad de los datos varía de forma dinámica”, explica Alberto Durán López, investigador principal del estudio.
Gracias a este enfoque adaptativo, el sistema alcanza una precisión del 73%, superando a otros métodos de referencia con mejoras que oscilan entre el 2,8% y el 14,2%. Además, logra reducir el tiempo de entrenamiento entre un 4,7% y un 40,2%, lo que supone una ventaja significativa desde el punto de vista computacional.
Este avance abre nuevas posibilidades para la gestión turística. Ayuntamientos y responsables de espacios naturales podrán anticipar la demanda de turismo recurrente y optimizar la planificación de servicios como aparcamientos, limpieza o transporte en la Alpujarra granadina.
El proyecto ha contado con financiación de la Junta de Andalucía, la Agencia Estatal de Investigación y fondos europeos Feder, con apoyo adicional de la propia Universidad de Granada y el Consorcio de Bibliotecas Universitarias de Andalucía.
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