OPTIMALSHARING@SMARTCITIES, OPTIMIZACIÓN ÁGIL DE LA MOVILIDAD DE BARCELONA
Optimización ágil (AO) para coordinar el uso de coches y viajes compartidos de ciudades inteligentes
Con este proyecto, Spindox Labs pretende desarrollar soluciones de car sharing y ride sharing que, de forma integrada, contribuyan a hacer más sostenibles los hábitos de desplazamiento en el área urbana de Barcelona, también desde el punto de vista medioambiental. La actividad de investigación hará uso del repositorio BCN Open Data y se llevará a cabo en colaboración con la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) y la Universitat Politècnica de València (UPV).
¿Reducir el tráfico en las ciudades del futuro? La respuesta es OptimalSharing
@SmartCities
Identikit
Optimización de la movilidad de los vehículos compartidos en las ciudades inteligentes y sostenibles .
Duración:
15 meses
Año:
2022-2023
Mercado de referencia:
Servicios de movilidad
Socios:
Universitat Oberta de Catalunya (UOC), Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), Universitat Politècnica de Valencia (UPV).
LA SOLUCIÓN APLICADA
El enfoque de la «optimización ágil» (OA) consiste en la paralización de heurísticas aleatorias sesgadas capaces de sugerir, en tiempo real, decisiones fácilmente adaptables a condiciones inciertas o variables. La prioridad para establecer una ciudad inteligente, en este sentido, será la consecución de los siguientes objetivos
Análisis de los datos disponibles sobre la movilidad de los ciudadanos en el contexto urbano mediante algoritmos de aprendizaje automático;
Desarrollar un motor de cálculo capaz de optimizar las operaciones de car sharing y ride sharing en el área metropolitana en tiempo real;
Implementar una plataforma de simulación de tráfico que proporcione conocimientos en tiempo real a los responsables de la toma de decisiones de última instancia: autoridades políticas e instituciones administrativas.
La disponibilidad constante de datos en línea permitirá actualizarlos progresivamente mediante nuevos flujos de información, aumentando así la fiabilidad y precisión de las soluciones propuestas a problemas complejos. De hecho, el enfoque AO representa una perspectiva renovada en comparación con la optimización tradicional, basada en horizontes temporales de duración fija en condiciones no dinámicas. La referencia en este caso vendrá dada por los contextos ambientales en constante cambio: tráfico, posicionamiento de los vehículos, interrupciones de la ruta, solicitudes de servicio imprevistas.
BENEFICIOS OBTENIDOS
El uso del catálogo de información que proporciona el repositorio BCN Open Data pondrá a disposición de los ciudadanos, operadores económicos y empresas de servicios un motor de cálculo capaz de elaborar planes de viaje personalizados a partir de conjuntos de datos que incluyen
• rutas y tiempos de viaje del transporte público local y de las empresas de transporte privado;
• la capacidad y la ubicación de los servicios de coche compartido y de transporte compartido;
• disponibilidad y ubicación de aparcamientos y estaciones de carga para bicicletas y vehículos eléctricos;
• cartografía y seguimiento de las paradas de taxi y de las zonas de carga y descarga;
• información actualizada sobre las condiciones meteorológicas y el estado del tráfico.
El acceso a los algoritmos de optimización y el intercambio de información relacionada se llevará a cabo a través de iniciativas de difusión que incluyen seminarios web abiertos al público, conferencias internacionales y artículos en revistas de acceso abierto. La cantidad de datos y conocimientos así adquiridos para la ciudad inteligente resultarán funcionales para
• Aumentar el bienestar de los ciudadanos facilitando sus opciones de desplazamiento diario;
• hacer más eficiente el tráfico de vehículos en las zonas urbanas y periurbanas con vistas a la sostenibilidad medioambiental;
• Apoyar a las autoridades municipales en las decisiones operativas concretas (instalación de estaciones de recarga y plazas de aparcamiento para la flota de vehículos compartidos, su ubicación, etc.);
• desarrollar los modelos de actualización automática que necesitan las instituciones locales para la planificación óptima de los planes de desplazamiento urbano;
• permitir a los planificadores urbanos, a las partes interesadas y a los socios industriales que lo deseen probar nuevos modelos de movilidad para la ciudad de Barcelona, así como para otras ciudades europeas.
OTROS CASOS DE ÉXITO
SpinRetail, in Trento the supermarket of the future 🇬🇧
DEEP LEARNING, IOT sensors, DATA SCIENCE
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