- 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.
- 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.
- La mobilitat del futur ha de ser més intel·ligent, sostenible i connectada. En aquest context, el projecte ‘Solucions per a la mobilitat intel·ligent’, en el qual ha participat el Laboratori de la Facultat d’Informàtica de Barcelona (inLab FIB) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), ha aconseguit el desenvolupament d’un model predictiu de l’ocupació de passatgers en autobusos del transport públic basat en mètodes d’aprenentatge profund (Deep Learning).
- Investigadors del Barcelona Innovative Transportation (BIT) i de l’inLab FIB de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) han treballat en MultiDEPART, un projecte en el marc del qual s’han desenvolupat tres eines clau per a la planificació i la gestió de la mobilitat urbana, que ajudaran les autoritats del transport públic i els seus operadors a adoptar i escalar els serveis de transport a demanda (DRT, Demand Responsive Transit) a les seves àrees.
- RideSafeUM: un projecte per millorar la seguretat i fomentar l'ús de la micromobilitat
Predictive eBoost, projecte per millorar els motors i les bateries dels vehicles elèctrics del futur
Predictive eBoost, projecte per millorar els motors i les bateries dels vehicles elèctrics del futur
L’inLab FIB de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) col·labora amb SEAT i el Volkswagen Group Innovation (Wolfsburg, Alemanya) en el projecte Predictive eBoost.- El projecte ARIADNA va finalitzar formalment amb l’esdeveniment que es va celebrar el passat 18 de novembre en el Tomorrow Mobility Congress, organitzat en el context de l’Smart City Expo World Congress.
- 26/10/2021Project Headerrightno-repeat;left top;;auto20px El Centre Avançat de Tecnologies Mecàniques (CATMech) i el grup de recerca CS2AC de la UPC han participat en el projecte SMARTMOVE, liderat […]
- 30/09/2021Project Headerrightno-repeat;left top;;auto20px El Centre de Recerca d’Electrònica de Potència UPC (PERC UPC) participa en el projecte internacional High-pErformance moduLar battery packs for sustaInable urban electrOmobility […]
- El Centre Avançat de Tecnologies Mecàniques (CATMech) de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) ha participat en el projecte Piezoroad, liderat per l’empresa Sorigué amb l’objectiu de desenvolupar una unitat de generació piezoelèctrica integrable en el ferm, i reproduïble en grans superfícies.
