El grupo Geotecnologías Aplicadas (GeoTech) participa en el proyecto MaGIST que busca hacer más sostenible la movilidad urbana

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El proyecto MaGIST busca definir la arquitectura de un sistema inteligente de transporte urbano para mejorar la circulación en las ciudades. Foto: Santi Alvite/USC.

Aprendizaje en tiempo real para un transporte inteligente por la ciudad.

Un consorcio de las tres universidades gallegas y la Universidad Carlos III de Madrid estudia como predecir los flujos de tráfico y anticiparse a la degradación de infraestructuras.

Disminuir el impacto ambiental y, por lo tanto, hacer más sostenible la movilidad urbana constituye uno de los grandes retos de la sociedad actual y requiere del diseño de sistemas inteligentes de transporte como los que desarrollan investigadores de la USC, UVigo, UDC y de la Universidad Carlos III de Madrid con el proyecto ‘MaGIST’, estructurado en diferentes subproyectos, tiene como objetivo definir la arquitectura de un sistema inteligente de transporte urbano que permita la incorporación continua de datos,  cuente con procesos de aprendizaje automática que, entre otras cuestiones, permitan predecir los flujos del tráfico o detectar aquellas zonas del espacio urbano en las que exista una “degradación de activos” que pueda afectar a la movilidad.

Procesamiento de datos geoespaciales

El catedrático de la Escuela de Ingeniería Forestal de la UVIGO Henrique Lorenzo lidera, con el grupo GeoTECH, el subproyecto MaGIST- ERIUM: Inteligencia geoespacial como soporte a la toma de decisiones en movilidad urbana. Este se centra, por una parte, en el desarrollo de un sistema de encausado de datos geoespaciales y “técnicas de aprendizaje automático” que permitan “obtener medidas de la degradación de activos” de infraestructuras relevantes para el transporte, como pavimento o señalizaciones. Por otra parte, en una segunda línea de trabajo, el grupo que integran investigadores de las Escuelas de Ingeniería Industrial y Forestal diseñará una metodología para la caracterización topográfica de las “zonas navegables” del entorno urbano, lo que permitiría la este sistema de transporte inteligente definir “redes de navegación adaptadas la cada modo de movilidad”. Estos dos objetivos se encuentran asimismo vinculados al inicio de dos tesis de doctorado por investigadores del grupo.

En líneas generales, señalan desde el grupo GeoTECH, un sistema inteligente de transporte urbano persigue la “gestión integral del tráfico en una ciudad, optimizando las capacidades existentes y los niveles de servicio”. Coordinado por el Laboratorio de Bases de Datos de la UDC, en el proyecto coordinado MaGIST, que se extiende hasta 2023, participan también los grupos de investigación en Gráficos por Ordenador e Ingeniería de Datos de la USC y de Aplicaciones y Servicios Telemáticos de la Universidad Carlos III. Su objetivo es diseñar un sistema de transporte “eficiente y sostenible”, actuando a varios niveles y agrupando los resultados de los diferentes subproyectos en una aplicación móvil y en un “panel de control”, que contribuya a la toma de decisiones por parte de los gestores públicos, a través de la incorporación de datos de tiempo real y de la “exploración analítica” de los registros de eventos previos, de tal manera que permita analizar tanto datos “que reflejan cambios lentos” en la ciudad, “como flujos de información altamente cambiantes”.

En ese sentido, se proyecta una actuación a varios niveles, que abarque la monitorización y predicción del tráfico y de su impacto ambiental, toda vez que constituye uno de los principales causantes de emisiones de óxidos de nitrógeno en las áreas urbanas, así como la definición de “rutas multimodales” que combinen el transporte público “con otros modos de desplazamiento” y que se optimizarían siguiendo las predicciones del tráfico y de la calidad del aire. Un tercero eje se centra en la monitorización de la degradación de las infraestructuras, que es uno de los objetivos del subproyecto que coordina Lorenzo.

Este proyecto está financiado al amparo del ‘Programa Estatal de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad, Ministerio de Economía y Competitividad, PID2019-105221 RB- C42’.

 

Fuente: GCiencia