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
- Un equip de recerca de l’Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (IRI, CSIC-UPC), juntament amb el Centre de Disseny d'Equips Industrials (CDEI) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), participen en el projecte nacional CASANDRA, per desenvolupar una solució de fabricació digital que permeti establir un flux de dades bidireccional per a una integració digital contínua a tota la cadena de subministrament al llarg del cicle de vida del producte. Aquesta integració s’assolirà mitjançant bessons digitals i models basats en dades que s’actualitzen contínuament gràcies a eines de monitoratge i control distribuïts.
- Els grups de recerca Structural and Materials Technology (ATEM) i grup Enginyeria de la Construcció (EC) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) treballen en el projecte RE-STEEL, que té com a objectiu desenvolupar una metodologia eficient per a l’avaluació de la rehabilitació d’estructures d’acer existents.
- El grup de recerca AgroTech de la Universitat Politècnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC), juntament amb la seva spin-off Ugiat Technologies, han impulsat DoblAI, una plataforma d’IA que integra transcripció, traducció, subtitulació i doblatge de vídeo en un únic flux de treball. La solució, que fa servir tecnologia ‘deep learning’ i models de veu clonats o per defecte, està especialment pensada per al sector del periodisme i la comunicació.
- El grup de recerca Agrotech de la UPC, en col·laboració amb la seva spin-off Ugiat Technologies, ha desenvolupat uPlayer, un nou concepte de reproductor multimèdia que permet la navegació i visualització de vídeos d’una manera més intuïtiva, millorant de manera intel·ligent l’experiència de l’usuari, especialment a YouTube i altres plataformes, integrant-se com un plugin o reproductor avançat.
