Uso de modelos de lenguaje y Machine Learning para la consulta y predicción de pasajeros en TITSA

Abstract

T.I.T.S.A es una empresa pública de Transportes Interurbanos de Tenerife. La empresa transporta diariamente a más de 150.000 usuarios, en sus más de 5.285 viajes. Esta cantidad tan elevada de pasajeros hace que determinadas líneas de transporte se saturen en las horas de mayor trá co. Además, con la reciente implementación de la gratuidad para determinados abonos de viaje, este número de pasajeros se ha visto incrementado un 45% en los primeros meses de 2023 con respecto al mismo periodo del año anterior. El presente proyecto tiene como objetivo principal la creación de una herramienta innovadora que combina modelos de lenguaje como GPT (Generative Pre-trained Transformer) y técnicas de Machine Learning. Esta herramienta servirá para dos propósitos fundamentales: facilitar la consulta de datos históricos de pasajeros a través de un sistema conversacional y emplear algoritmos de Machine Learning para predecir la demanda de pasajeros en una línea de transporte determinada.

T.I.T.S.A is a public company that provides interurban transport services in Tenerife. The company transports over 150,000 users daily, on its more than 5,285 trips. This high volume of passengers causes certain transport lines to become saturated during peak tra c hours. Furthermore, with the recent implementation of free travel for certain travel passes, the number of passengers has increased by 45%inthe rstfewmonthsof2023comparedtothesameperiod last year. The present project aims to create a cutting-edge tool that combines language models like GPT (Generative Pre-trained Transformer) and machine learning techniques. This tool will serve two fundamental purposes: to facilitate the retrieval of historical passenger data through a conversational system and to employ machine learning algorithms to predict passenger demand on a speci c transportation line.