Co-Aps: gestionar la densitat de passatgers al transport públic en temps de pandèmia
3 de desembre de 2020
Exoesquelets modulars personalitzables per a pacients amb patologies neurològiques
18 de desembre de 202011/12/2020
S’ha iniciat START (A Stable and resilienT ATM by inTegrating Robust airline operations into the neTwork), un projecte europeu que combina el Big Data i la Intel·ligència Artificial per desenvolupar algorismes que permetin optimitzar la xarxa del trànsit aeri quan existeixen fenòmens tempestuosos. Aquests fenòmens meteorològics, que poden venir acompanyats de calamarsa i aparell elèctric, són difícils de pronosticar: se sap que poden aparèixer en una zona àmplia, però és difícil saber quan o on es produirà el focus tempestuós amb exactitud. Gràcies a aquest projecte, millorarà la seguretat i puntualitat dels vols i es reduiran les pèrdues econòmiques per a les aerolínies associades a retards i cancel·lacions.
Els algoritmes de recerca optimitzaran la xarxa de transport aeri en termes de resiliència (la capacitat de recuperació del sistema) davant aquest tipus de fenòmens disruptius. En el projecte s’analitzaran tempestes de tipus convectiu, típicament cumulonimbus, que són molt energètiques i perilloses per a un avió en vol. A més de pluja intensa, aquestes tempestes sovint presenten calamarsa, fenòmens turbulents i aparell elèctric, i poden arribar a bloquejar un aeroport o grans corredors de l'espai aeri.
El sistema també tindrà en compte altres factors que poden provocar una certa incertesa a l'hora de planificar vols, com els diferents models d'aeronaus en funcionament, el pes i la càrrega d'aquestes, les ratxes de vent o els intents d'enlairament i aterratge.
A nivell metodològic, aquest projecte requereix un enfocament multidisciplinari. D'una banda, per caracteritzar la incertesa de tots els elements que componen el trànsit aeri els científics utilitzen la Intel·ligència Artificial, emprant un model epidemiològic per a simular com es propaguen els retards en el sistema a nivell de xarxa. D'altra banda, utilitzen el Big Data per analitzar com es poden processar grans volums d'informació de manera contínua, a més del desenvolupament dels citats algoritmes d'optimització de vols.
En el projecte START hi participa el grup de recerca Intelligent Communications and Avionics for Robust Unmanned Aerial Systems (ICARUS), està coordinat per Universitat Carlos III de Madrid (UC3M) i compta amb la participació també de socis de cinc països europeus: Boeing Deutschland (Alemanya), el Centre Aeroespacial Alemany (DLR), l'Escola Nacional d'Aviació Civil (França), la companyia de planificació de vols Flightkeys (Àustria), i la Universitat Tècnica d'Istanbul (Turquia). Està finançat per la Comissió Europea i finalitzarà el 2022.
Tecnologia
Vols saber més?
Projectes Relacionats
- El subgrup de recerca MICROTECH LAB - Microtechnology for the Industry, del Centre Avançat de Tecnologies Mecàniques (CATMech) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), lidera el desenvolupament tècnic d’una plataforma mínimament invasiva per monitorar biomarcadors i indicadors fisiològics relacionats amb l’estrès i el benestar emocional.
- Un equip de recerca de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) ha participat en el projecte M3LEC, coordinat pel Centro de Astrobiología (CAB), centre mixt del CSIC i l’Instituto Nacional de Técnica Aeroespacial (INTA), i en el qual també ha participat la Universidad de Sevilla (US) / Instituto de Microelectrónica de Sevilla (IMSE). L’objectiu de M3LEC ha estat contribuir a la caracterització de l’atmòsfera i meterologia de Mart, i investigar sobre nova instrumentació per a missions futures d’exploració planetària.
- Un equip del grup de recerca d’Anàlisi Matricial i Teoria Discreta del Potencial (MAPTHE) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), i del Departament de Matemàtiques de la CUNEF Universidad de Madrid, han participat en el desenvolupament de MARIA, un prototip de dispositiu portàtil, flexible i sense radiació, dissenyat per millorar la detecció precoç del càncer de mama. El dispositiu permet identificar tumors a través de la conductivitat elèctrica amb l’objectiu que, en el futur, pugui utilitzar-se en entorns d’atenció primària.
