El trabajo de investigación “Understanding Daily Mobility Patterns in Urban Road Networks using Traffic Flow Analytics” elaborado por Ibai Laña, Iñaki Olabarrieta y Javier Del Ser de TECNALIA ha sido presentado el 25 de Abril en Estambul, en el marco del Workshop Internacional sobre Mobilidad Urbana y Sistemas de transporte Inteligente UMITS 2016, que se organiza en el marco de la Conferencia Internacional sobre Gestión y Operadores de Redes NOMS 2016, (IEEE / IFIP  Network Operations and Management Symposium)

El objetivo principal de la 28ª edición de NOMS se centra en como gestionar todo hacia un mundo seguro, inteligente e hiperconectado, donde se han presentado los enfoques y soluciones técnicos para determinar cómo afrontar las futuras redes e infraestructuras TIC, así como los nuevos servicios digitales en un mundo aún más interconectado e interactivo.

Empresas como EEE Big Data Initiative, ARGELA, CISCO, Avaya, Nokia, ITU ARI TEKNOKENT, IBM, SC3 y  Vodafone han participado en este evento.

El objetivo principal del Workshop Internacional IEEE sobre Movilidad Urbana y Sistemas de Transporte Inteligente,UMITS 2016, es presentar informes de la experiencia y los resultados de la investigación en las áreas de movilidad urbana y sistemas de transporte inteligente centrados en soluciones de sistemas de transporte inteligente.

El conocimiento completo de la movilidad urbana es crucial, ya que permite el desarrollo de estrategias de comunicación muy eficientes. Por otra parte, la adopción de sistemas de transporte inteligente exige planes de negocio sostenibles, y esto sólo es factible cuando el apoyo de la planificación de redes es riguroso. Aunque la planificación de redes está lejos de ser trivial, el funcionamiento de este tipo de redes de comunicación y sistemas complejos tienden a consumir mucho más recursos que la configuración de la red en sí, poniendo de relieve la necesidad de prácticas de gestión de redes electrónicas.

En la sesión de comunicación y mobilidad, Ibai Laña presentó el trabajo Understanding Daily Mobility Patterns in Urban Road Networks using Traffic Flow Analytics” elaborado por Tecnalia en el marco del proyecto MoveUs cuyo objetivo es el diseño, la implementación, el pilotaje y la evaluación de una plataforma cloud con servicios  y herramientas de movilidad inteligente en el contexto de Smart Cities.

Una de las tareas del proyecto desarrolladas por el Smart Mobility Lab(SML) de Tecnalia ha consistido en el desarrollo de algoritmos de predicción de variables de tráfico como la intensidad de vehículos que recorren una vía o la ocupación de la misma. Para ello, se han utilizado herramientas Big Data disponibles en el SML que permiten procesar la información recogida en tiempo real de más de 3800 espiras de tráfico de la ciudad de Madrid. En ese contexto, y como parte de la investigación del proyecto, se llevó a cabo un estudio de algunas de las cuestiones que afectan al tráfico a fin de mejorar la eficacia de las predicciones.

Al finalizar su intervención Ibai Laña concluyó que “mediante técnicas de machine learning se consiguió una caracterización más fina de los datos, que llevó a la mejora de resultados de los algoritmos de predicción aplicados

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