emap — Euskadi hyperlocal mobility

emap/labs

INFRAESTRUCTURA DE INTELIGENCIA GEOGRÁFICA · EUSKADI → EUROPA

Laboratorio de datos e IA detrás de emap: datasets urbanos versionados, búsqueda semántica, RAG geoespacial y benchmarks de retrieval en español y euskera. emap es el producto y el primer consumidor de todo lo que sale de aquí.

EN: Open geographic-retrieval benchmark (Spanish/Basque) and versioned urban mobility datasets for the Basque Country. Reproducible in three commands.

Benchmark · MCP · Reproducir · Datasets · Ética · Citar

Benchmark de retrieval ES/EU

Corpus dorado actual de 162 casos de búsqueda geográfica hiperlocal sobre 22 capas (fuentes, aseos, parking, transporte, DEA, farmacias, bibliotecas, cimas…) en español y euskera: 85 development, 29 held-out sellados y 48 challenge. Incluye 24 casos de abstención (answerable: false — el retriever que inventa, falla). El euskera se coteja con Itzuli, el traductor neuronal del Gobierno Vasco — no es euskera artificial de traducción automática sin revisar.

Última tabla histórica versionada (k=5, 2026-08-05; no reejecutada en el sprint 2026-08-27):

Retriever	dev ES	held-out ES	dev EU	held-out EU
baseline keywords+geo	74%	60%	71%	62%
híbrido · MiniLM-L12 mult.	76%	58%	71%	63%
híbrido · multilingual-e5-large	76%	73%	71%	71%

e5-large es el modelo desplegado en producción. La calibración es τ=0.80/tie=0.01 (propiedad del par modelo+corpus, no heredable).

Hallazgo central: la brecha del euskera no era del idioma, era del modelo. Con MiniLM la etapa semántica apenas aportaba en EU; con e5-large el held-out ES sube de 58% a 73% (+15) y el EU de 63% a 71% (+8).

Suite challenge post-calibración: 48 casos con nuevas capas y edge cases; es informativa y no sustituye al held-out. Informe completo —metodología, coste/latencia, limitaciones—: BENCHMARK.md; lecciones del harness: evals/README.md.

emap desde tu agente (MCP)

El primer servidor MCP de movilidad hiperlocal: existen MCPs genéricos de GTFS y de OSM, pero ninguno expone inteligencia de movilidad local a agentes — búsqueda semántica bilingüe ES/EU, contexto de lugar, rutas multimodales con infraestructura propia y el monte en transporte público. Cinco herramientas (mcp/):

Tool	Pregunta que responde
search_places	"dónde beber agua" · "haurra aldatzeko lekua" (con abstención honesta)
nearby_pois	el DEA / aseo / aparcabici / cima más cercana
explain_place	qué barrio es esto y qué servicios tiene alrededor
plan_route	ruta real transit/walk/bike/car (OSRM/OTP propios)
plan_hike	qué cima hago hoy en transporte público (2.825 cimas × 9 redes)

{ "mcpServers": { "emap": {
    "command": "/ruta/a/emap-labs/.venv/bin/python",
    "args": ["/ruta/a/emap-labs/mcp/server.py"] } } }

Remoto (sin instalar nada), registro io.github.r3tr0eth/emap:

{ "mcpServers": { "emap": { "url": "https://vps.emapapp.com/mcp" } } }

Migración de URL a dominio de producto (emapapp.com) en curso — detalle en mcp/README.md. Smoke: .venv/bin/python mcp/smoke.py --base https://vps.emapapp.com --live.

Toda respuesta lleva attribution (ODbL + GTFS + CC-BY-4.0). Criterio de aceptación cumplido y verificado por protocolo: "¿dónde dejo la bici cerca de San Mamés?" → aparcabicis a 47 m, con atribución.

Reproducir en tres comandos

git clone https://github.com/r3tr0eth/emap-labs && cd emap-labs
pip install -r evals/requirements.txt
python evals/run.py --retriever hybrid --profile minilm --lang eu

Autocontenido: el snapshot de datos vive en evals/data/ (el mismo que usa el CI, con gates de regresión development en cada push). Held-out solo se ejecuta manualmente para una decisión final; no aparece en cada iteración. Cada JSON versiona territorio, perfil, modelo, τ y tie-window. Los perfiles canónicos viven en evals/retriever-config.json.

Datasets

Prerelease v0.3.0-rc.1 (2026-08-29): valida el mismo registro territorial y pipeline de retrieval sobre Euskadi y un primer pack oficial de Madrid. El activo descargable incluye 8 datasets / 17.241 registros; Madrid aporta 2.306 fuentes municipales verificables. El corpus completo de Euskadi conserva 22 capas de movilidad e infraestructura — fuentes, aseos, parking, aparcabicis, carga eléctrica, desfibriladores, playas, farmacias, bibliotecas, deporte, restaurantes, alojamiento, camping, espacios naturales, cimas, bancos, papeleras, reciclaje, refugios, buzones, teléfonos y paradas multi-red (metro, Euskotren, Cercanías, Bilbobus, Bizkaibus). Cobertura expandida a toda Bizkaia. Detalle y metadatos: releases/RELEASE-NOTES.md. Cada dataset declara fuente, licencia, fecha y cobertura estimada solo cuando es honestamente estimable. Pipelines reproducibles en datasets/.

Estructura

evals/      corpus dorado ES/EU, harness, resultados versionados
datasets/   pipelines de datasets propios (places, barrios, scores)
service/    servicio semántico (FastAPI + fastembed, corre en VPS propio)
regions/    packs y registro territorial de runtime
mcp/        adapter para agentes sobre API + Labs
releases/   releases versionadas de datasets
docs/       Intelligence/Core, roadmap, ética e informes de cobertura

Principios

• DATOS ANTES QUE MODELOS — no se entrena ni fine-tunea nada en este horizonte.
• NO SE FINGE — lo que no se puede medir se omite; los evals premian decir "no lo sé".
• DOGFOODING — nada cuenta como hecho hasta que emap lo usa en producción.
• ES/EU EN PARIDAD — el euskera se escribe, no se traduce.

Regla de decisión: cada desarrollo debe mejorar emap, ser reutilizable, publicable como open source o vendible. Si no cumple ninguna, no se hace.

Ética y limitaciones

docs/ETICA-DATOS.md es regla dura, no aspiración: se describe la infraestructura, jamás a las personas. Limitaciones declaradas: sesgo de mapeo OSM (Bilbao mejor cubierto que la periferia — se declara en coverage.notes de cada dataset), corpus sintético escrito por una persona (las consultas reales anonimizadas lo sustituirán), y umbrales calibrados solo sobre dev — por eso el held-out manda.

Cómo citar

Si usas el benchmark, el corpus o los datasets, cita el repositorio (GitHub: Cite this repository, desde CITATION.cff):

@software{emaplabs2026,
  author  = {Jiménez, Gaizka},
  title   = {EMAP Labs: verifiable geographic retrieval benchmark and
             territorial mobility datasets for Euskadi and Madrid},
  year    = {2026},
  doi     = {10.5281/zenodo.21282784},
  url     = {https://github.com/r3tr0eth/emap-labs},
  version = {0.3.0-rc.1}
}

Agradecimientos

Datos de OpenStreetMap y Open Data Euskadi. Euskera del corpus cotejado con Itzuli (Gobierno Vasco). Embeddings servidos con fastembed.

Licencias

• Código: Apache-2.0.
• Corpus de evaluación propio (evals/*.yaml, docs): CC-BY-4.0 — atribución "EMAP Labs".
• Datos derivados: lo derivado de OpenStreetMap mantiene ODbL; lo derivado de Open Data Euskadi mantiene CC-BY-4.0 con atribución al portal. Cada dataset declara su fuente y licencia en sus metadatos.