El congreso tiene como objetivo empoderar a las personas asistentes con competencias en el uso de diversas herramientas digitales para la planificación y gestión de destinos turísticos. Se explorarán tecnologías disruptivas como inteligencia artificial, blockchain y realidad aumentada, con un enfoque práctico que incluirá casos de estudio y ejemplos reales.

«El curso está dirigido a profesionales del sector turístico y a cualquier persona interesada en adquirir conocimientos sobre la planificación de destinos turísticos con un enfoque digital», afirma Expósito. Además, destaca que combina conceptos y prácticas relacionadas con la industria turística con el uso de herramientas digitales específicas para este sector.

El evento promete ser una oportunidad única para integrar eficazmente las tecnologías digitales en la planificación y gestión de destinos turísticos, mejorando la experiencia del viajero y optimizando los resultados para las empresas y entidades involucradas en el sector turístico. Las inscripciones están abiertas hasta el domingo, 18 de febrero, en la web de la universidad.

El Instituto de Desarrollo Regional de la Universidad de La Laguna (IUDR) organiza cada año un premio a la excelencia investigadora que evalúa artículos de investigación publicados en revistas científicas por parte de personas que, en estos momentos, estén realizando su doctorado y pertenezcan a algún grupo adscrito al citado centro. Los dos trabajos galardonados recayeron en Christopher Expósito Izquierdo, por su participación en el trabajo A two-lebel solution approach to solve the clustered capacitated vehicle routing problema, publicado en la revista Computers & Industrial Engineering; y en segundo lugar el de Ángel Marrero Llinares, por How the values of travel time change when a panel data around a new tram implementation is used, aparecido en el European Journal of Transport & Infrastructure Research.

Ambos se centran en el sector del transporte: el ganador, de mercancías, y el segundo premio, de pasajeros. Los vencedores recibirán su galardón en el marco del III Encuentro de jóvenes investigadores del IUDR, que se celebrará en diciembre.

El trabajo triunfador, redactado por Expósito en colaboración con A. Rossi y M. Sevaux, permite optimizar el reparto de mercancías mediante un conjunto de ecuaciones matemáticas. Estas favorecen que un ordenador convencional determine, en tan solo unos pocos segundos, las mejores rutas posibles para que una flota de vehículos realice el reparto de mercancías por carretera a varios miles de clientes.

El método de optimización tiene en cuenta los recursos disponibles, la geo-localización de los clientes y los tipos de pedidos para lograr un ahorro de costes y aumento de la calidad de servicio prestado. Este, es uno de los principales retos para las ciudades del futuro. Christopher Expósito Izquierdo fue doctorando del programa de Ingeniería Industrial, Informática y Medioambiental de la ULL y pertenece al Grupo de Computación Inteligente integrado en el IUDR.

Un novedoso panel de datos

El artículo que ha sido destacado con el segundo premio del IUDR fue obra de Ángel Marrero en colaboración con R.M. González y G.A. Marrero. En él, se construyó un novedoso panel de datos de dos oleadas con información del mismo grupo de individuos estudiantes de la ULL sobre sus elecciones de modo de transporte. La primera se tomó en 2007, justo antes de la implantación del tranvía en el corredor Santa Cruz – Laguna, y la segunda, en 2009, dos años después de estar el medio en funcionamiento.

Marrero es doctorando del Programa de Desarrollo Regional de la ULL y pertenece al Grupo de Investigación Economía de la Productividad, el Transporte y la Energía, integrado en el IUDR. Además, es investigador de la Cátedra de Economía y Movilidad de la ULL-Fundación CajaCanarias-Cabildo de Tenerife.

Mediante la utilización de modelos de elección discreta, el objetivo del trabajo fue evaluar cómo cambian las disposiciones a pagar por ahorrar tiempo de viaje cuando se consideran distintos tipos de información. Los resultados mostraron que las disposiciones a pagar obtenidas con modelos que sólo consideran información de antes o después pueden estar infraestimadas y, por tanto, llevar a conclusiones erróneas sobre los beneficios derivados de la nueva infraestructura, incluso cuando se utilizan encuestas con escenarios simulados para anticipar los cambios en la red de transporte.