![\"1120_Bici\"](\"images\/stories\/08_noticias\/2020_11\/1120_Bici.jpg\")
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La demanda de este tipo de veh\u00edculos ha crecido en 2020 por encima del 140%<\/strong>.<\/span><\/p>\n <\/p>\n Las bicicletas, patinetes y bicicletas el\u00e9ctricas se apoderaron de parte del espacio urbano como alternativa de movilidad. La movilidad el\u00e9ctrica est\u00e1 en pleno auge debido a sus numerosas ventajas como su menor contaminaci\u00f3n, menor esfuerzo o la facilidad y rapidez que ofrecen para moverse por la ciudad y aparcar. En t\u00e9rminos generales, y gracias tambi\u00e9n a la necesidad de buscar transportes alternativos debido al Covid 19, la demanda de este tipo de productos aument\u00f3 un 144 % de media este a\u00f1o (comparando primer y segundo cuatrimestre de 2020). La principal subida fue en el inter\u00e9s por las bicicletas, tanto el\u00e9ctricas (aumentaron la demanda un 231 %) como urbanas (con una subida de 179 %).<\/p>\n Sin embargo, debido al aumento de la demanda, los compradores tambi\u00e9n han sufrido un impacto en su bolsillo al encarecerse el precio medio de estos productos. Por ejemplo, el precio medio de las bicicletas el\u00e9ctricas se ha incrementado un 20% de enero a agosto de este a\u00f1o, pasando de 1.886,32\u20ac a 2.264,28 \u20ac.<\/p>\n El otro veh\u00edculo estrella tras la cuarentena ha sido el patinete, con un aumento del inter\u00e9s del 130 % en los meses de abril a julio para la versi\u00f3n tradicional, y del 38 % en su versi\u00f3n el\u00e9ctrica. Los precios de los patinetes no han experimentado un aumento tan acentuado, de hecho, los patinetes tradicionales son ahora un 19 % m\u00e1s baratos que en el mes de enero, mientras que el precio medio de los el\u00e9ctricos s\u00ed que ha subido un 18 %.<\/p>\n Al dispararse las ventas y las empresas dedicadas al alquiler por horas de este tipo de veh\u00edculos tambi\u00e9n se ha generado una necesidad, la de ubicar en las ciudades las \u00e1reas de aparcamiento para este tipo de veh\u00edculos, de forma que est\u00e9n en lugares accesibles para sus usuarios, pero sin perjudicar el tr\u00e1nsito de peatones y otro tipo de veh\u00edculos con los que comparten asfalto.<\/p>\n El grupo de investigaci\u00f3n NEO, del Instituto ITIS Software de la Universidad de M\u00e1laga (UMA), ha desarrollado un sistema de inteligencia artificial para configurar un mapa que ayuda a los ayuntamientos y gestores de la movilidad en las ciudades a identificar las mejores ubicaciones para los nuevos puntos de su red de estaciones de dep\u00f3sito y recogida de bicicletas.<\/p>\n Como queda reflejado en el estudio ‘Using metaheuristics for the location of bicycle stations’ publicado en la revista cient\u00edfica Expert Systems with Applications, el nuevo sistema aplica algoritmos bioinspirados, que toman como modelo la teor\u00eda de evoluci\u00f3n natural de adaptaci\u00f3n al medio.<\/p>\n\n