Servicios para Movilidad Conectada, Cooperada y Automatizada basados en Big Data e Inteligencia Artificial: El...

Área de la Ciencia:

• Ciencia del Transporte
• Ciencias de la Computación
• Ciencia de Datos

Sus antecedentes:

• La movilidad sostenible es crucial para la descarbonización.
• La Inteligencia Artificial (IA) y los Big Data (BD) ofrecen soluciones transformadoras en diversas industrias.
• La integración de IA y BD con la Movilidad Cooperativa, Conectada y Automatizada (CCAM) puede mejorar significativamente sus beneficios.

Objetivo del estudio:

• Presentar tres novedosos servicios CCAM impulsados por IA y BD.
• Abordar desafíos clave en la movilidad urbana: hora estimada de llegada, predicción de demanda de pasajeros e identificación de patrones de movilidad.
• Demostrar la aplicación práctica y el potencial de estos servicios en escenarios del mundo real.

Principales métodos:

• Desarrollo de tres servicios CCAM utilizando metodologías de IA y BD.
• Implementación y prueba de estos servicios en sitios piloto dentro del proyecto SHOW financiado por la UE.
• Análisis del rendimiento del servicio en la resolución de problemas específicos de movilidad.

Principales resultados:

• Se demostró con éxito la eficacia de los servicios CCAM impulsados por IA y BD para abordar desafíos críticos de movilidad.
• Se validó la efectividad de los servicios propuestos en la mejora de las predicciones de la hora estimada de llegada.
• Se exhibió la capacidad de predecir con precisión la demanda de pasajeros y identificar patrones de movilidad complejos.

Conclusiones:

• La integración de IA y BD mejora significativamente el potencial de CCAM para la movilidad urbana sostenible.
• Los servicios CCAM desarrollados ofrecen soluciones prácticas y efectivas para mejorar la eficiencia del transporte y la experiencia del usuario.
• Los hallazgos resaltan el papel transformador de la IA y el BD en el futuro de los sistemas de transporte inteligentes.