MobilitApp: Deep learning per predir el mode de transport utilitzat per la ciutadania i protegir les seves dades de manera segura
Biofertilizants amb propietats biopesticides i bioestimulants a partir de llots d’aigües residuals de la producció de biogàs
març 14, 2023
Una aplicació de realitat virtual gamificada per a la rehabilitació de pacients amb discapacitats cròniques
febrer 22, 202323/02/2023
MobilitApp és una aplicació capaç de predir el mode de transport emprat per la ciutadania mitjançant una eina basada en aprenentatge profund a partir de tres sensors del telèfon mòbil.
MobilitApp inclou algorismes que permeten recollir dades dels trajectes multimodals (canvis de modes de transport) amb total privadesa. Això ajudarà a analitzar fàcilment els fluxos i hàbits de mobilitat de la ciutadania per saber d'on a on es mouen els usuaris, i a on i quan es produeixen els canvis de mode de transport oferir un millor servei del transport públic, i alhora potenciar una mobilitat més sostenible.
L’aplicació s’ha dissenyat per a la ciutat de Barcelona en col·laboració amb l’Autoritat del Transport Metropolità (ATM). Durant el mes de febrer de 2023, s’està iniciant la integració de l’aplicació dins del codi de l’aplicació MOU-TE de l’ATM i per al mes de setembre, es preveu iniciar les proves pilot en col·laboració amb UPC Sostenible, per analitzar els hàbits de mobilitat i la petjada de pol·lució de l'estudiantat voluntari de tota la UPC.
MobilitApp fa servir tres sensors: l’acceleròmetre, el magnetòmetre i el giroscopi. També llegeix una mostra GPS a l’inici i al final de cada trajecte, i a cada canvi de mode de transport detectat. El mode de transport emprat es prediu amb un encert del 98%, mitjançant un model d’aprenentatge profund, entrenat amb una base de dades suficientment gran i representativa. Aquesta base de dades recull trajectes unimodals etiquetats per persones voluntàries en desplaçaments, fent servir 12 modes de transport: metro, bus, tranvia, tren, bicicleta, bicicleta elèctrica, patinet elèctric, córrer, caminar, moto, cotxe, inclòs el repòs.
MobilitApp ajudarà a estudiar les combinacions entre mitjans de transport (e-scooter + bus, bicing + metro, etc). L'anàlisi del flux de mobilitat es podrà disgregar per diferents variables com ara gènere, rang d’edat, franges temporals, dia de la setmana i zones del mapa, entre d’altres.
MobilitApp, disponible en Android i aviat també en iOS, ha estat desenvolupada pel grup de recerca Smart Services for Information Systems and Communication Network (SISCOM) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), en col·laboració amb l’ATM. És finançada pel projecte MOBILYTICS (Anonymization technology for AI-based analytics of mobility data, TED2021-129782B-I00, proyectos estratégicos orientados a la transición ecológica y a la transición digital); i pel projecte COMPROMISE (Enhancing communication protocols with machine learning while protecting sensitive data, PID2020-113795RB-C31/AEI/10.13039/501100011033), ambdós del Ministerio de Ciencia e Innovación.
Tema
Vols saber més?
Projectes Relacionats
- L’objectiu del projecte Muvity, en el qual participa el Laboratori d'Aplicacions Multimèdia i TIC (LAM) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), és desenvolupar una aplicació de telerehabilitació física gamificada per a persones amb lesions cròniques. L’usuari realitza exercicis i juga a jocs dissenyats amb terapeutes que el porten a moure les extremitats superiors i inferiors i aconseguir, així, els objectius fixats.
- Investigadors del Centre de Comunicacions Avançades de Banda Ampla (CCABA) i el Grup de Comunicacions Òptiques (GCO) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) participen en el projecte B5G-OPEN (pel seu nom en anglès, Beyond 5G – OPtical nEtwork coNtinuum), finançat per la Unió Europea, en el marc del qual s’està dissenyant i prototipant una nova arquitectura de transport òptic de paquets integrada d'extrem a extrem basada en xarxes de transmissió i commutació òptiques multibanda.
- Els vehicles autònoms són una realitat a la qual ens acostem a poc a poc, però de manera inexorable. El Centre de Desenvolupament de Sensors i Sistemes (CD6) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) ha desenvolupat tecnologies per a aquest tipus de vehicles, que milloren la seguretat en els desplaçaments. En aquest sentit, i per cobrir les necessitats de percepció de l’entorn a llarg abast, es requereix el desenvolupament d’un conjunt molt complet de sensors, entre els quals s’inclouen càmeres, LIDAR (Light Detection And Ranging) i radar.
- L’objectiu d’ANEM (pel seu nom ‘Models i tècniques d’ANonimització de dadEs’), en el qual participa el SISCOM de la UPC, ha estat desenvolupar, amb models i tècniques d’última generació, una plataforma modular capaç de generar dades sintètiques (és a dir, no reals però que serviran per entrenar la intel·ligència artificial) protegides de possibles amenaces en l’àmbit de la ciberseguretat.
