
SCAPE: Hacia la estandarización, la reducción de costes y unas mejores prestaciones de los sistemas de conversión de potencia para vehículos eléctricos
febrero 16, 2023
ANEM: Modelos y técnicas de anonimización de datos con aplicación en el sector de la movilidad
febrero 21, 202317/02/2023
La movilidad del futuro tiene que ser más inteligente, sostenible y conectada. En este contexto, el proyecto ‘Soluciones para la movilidad inteligente’, en el que ha participado el Laboratorio de la Facultad de Informática de Barcelona (inLab FIB) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), ha logrado el desarrollo de un modelo predictivo de la ocupación de pasajeros en autobuses del transporte público basado en métodos de aprendizaje profundo (Deep Learning).
El proyecto parte de un marco de pandemia a causa del COVID-19 en el que los operadores del transporte público querían minimizar los trayectos con mucha afluencia de viajeros, con el doble objetivo de reducir los contagios, y a la vez recuperar la confianza de los usuarios en el transporte público.
Se han utilizado metodologías data-driven (guiadas por los datos) a partir de datos de fuentes heterogéneas (ticketing o conteo de validaciones, calendario, cámaras en el interior de los buses). En concreto, se han estudiado métodos clásicos para el tratamiento de series temporales, como el método ARIMA, y algoritmos de redes neuronales que han permitido modelar la ocupación futura, a partir de datos históricos, e incorporando variables y atributos externos importantes, como el calendario escolar.
A través de una plataforma, una aplicación móvil, el usuario puede consultar la ocupación estimada en los autobuses a lo largo del día. De este modo, se pretende que los usuarios del servicio de autobús opten por aquellas líneas que van más vacías, equilibrando así la oferta y la demanda del servicio, y evitar que haya aglomeraciones en el transporte público. Otra forma de acceder a los resultados es a través de una plataforma web donde se visualizarán los resultados de estas predicciones.
En el marco del proyecto, se ha colaborado con la empresa Ityneri by GeoActio que desarrolla soluciones inteligentes para la modernización del transporte público.
Resultados e impacto
Se trata de una propuesta interdisciplinaria dirigida, principalmente, a los operadores de autobuses y gestores públicos y privados de la movilidad de diferentes ciudades. La tecnología que se ha usado en el proyecto es aplicable a cualquier mercado y tiene un alto potencial de alcance en empresas que gestionan líneas de transporte de pasajeros.
El proyecto se encuentra en fase de explotación y está ya en funcionamiento en el TUC (Transporte Urbano Comarcal) de Pamplona. Además, está previsto incorporarlo a otras líneas urbanas e interurbanas de otras ciudades.
¿Quieres saber más?
Proyectos Relacionados
- Las enfermedades neurodegenerativas, como la enfermedad de Parkinson, el Alzheimer y las enfermedades relacionadas con la edad, han sido ampliamente estudiadas debido a su gran impacto en las personas y la sociedad. Hasta ahora, se trata de enfermedades incurables y debilitantes que dan lugar a una degeneración progresiva y a la muerte de las células nerviosas, con un consiguiente resultado de deterioro cognitivo y de movilidad. Los temblores, principalmente en reposo, la lentitud de los movimientos (bradiquinesia), la rigidez de las extremidades y los problemas de marcha y equilibrio, son los típicos trastornos motores relativos a la enfermedad de Parkinson. Además, debido a la atrofia progresiva de los músculos, estos problemas pueden provocar caídas, lo que puede dar lugar a más complicaciones y riesgos para la calidad de vida.
- RootBot tiene como objetivo desarrollar y demostrar un sistema robótico autónomo de detección electromagnética, equipado con radar de subsuelo y tecnologías avanzadas de navegación, para mapear los sistemas radiculares de los árboles frutales y la humedad del suelo. El proyecto busca optimizar la gestión de los recursos agrícolas, especialmente el agua, y contribuir a una agricultura más sostenible mediante el uso de herramientas tecnológicas innovadoras.
- El Centro de Desarrollo de Sensores, Instrumentación y Sistemas (CD6) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) participa en el desarrollo de un dispositivo de asistencia inteligente que, combinando BIM con las tecnologías de realidad aumentada y realidad virtual, proporciona ayuda en cada etapa del ciclo de vida en el sector de la construcción.
- El laboratorio de innovación e investigación de la Facultad de Informática de Barcelona (inLab FIB) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) participa, junto a la empresa de distribución Assolim, en el diseño de una prueba de concepto para crear rutas optimizadas por cada vehículo para el transporte a demanda.