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RTC2019-007377-4

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Planificación estratégica intermodal abordada con técnicas de inteligencia artif...

Planificación estratégica intermodal abordada con técnicas de inteligencia artificial. GoalPLAN. Entidades participantes del proyecto son:- La entidad, Goal Systems S,L, PYME, actuará como coordinadora del proyecto,- El grupo PLG de la Universidad Carlos III de Madrid, especializado en tecnologías de planificación de tareas,... ver más

01/01/2019

GOAL SYSTEMS

669K€

Presupuesto del proyecto: 669K€

Líder del proyecto

GOAL SYSTEMS Informatica, ingenieria informatica, instalaciones de hardware y software, estudios tecnicos, proyectos de obras e instalaciones industriale...

TRL 4-5 | 656K€

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2019-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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Líder del proyecto

GOAL SYSTEMS Informatica, ingenieria informatica, instalaciones de hardware y software, estudios tecnicos, proyectos de obras e instalaciones industriale...

TRL 4-5 | 656K€

Presupuesto del proyecto 669K€

Descripción del proyecto Entidades participantes del proyecto son:- La entidad, Goal Systems S,L, PYME, actuará como coordinadora del proyecto,- El grupo PLG de la Universidad Carlos III de Madrid, especializado en tecnologías de planificación de tareas, scheduling y aprendizaje automático, actuará como participante,Breve descripción del proyecto presentado a la convocatoria:El crecimiento de las ciudades en términos de superficie y población es una de las tendencias mundiales más importantes del siglo pasado, llegando a hablar de megápolis, Con demasiada frecuencia, la velocidad de este fenómeno ha impedido un desarrollo urbano orgánico o bien planificado, y por ello, se están sufriendo largos tiempos de viaje, graves congestiones viales, limitada capacidad vehicular, contaminación, accidentes de tráfico, etc, Sin embargo, la incorporación de tecnología en los smartphones de los pasajeros vía apps que facilitan su relación con distintos medios de transporte, la introducción de sensórica tanto en los vehículos que nos transportan como en la infraestructura que utilizan y su interconexión vía internet de la cosas (más conocida por sus siglas en inglés, IoT, Internet of Things), han facilitado la existencia de la movilidad inteligente (en adelante, Smart Mobility) dentro de un marco más general conocido por ciudad inteligente (Smart City),Gracias a este contexto, actualmente se apuesta por un concepto integrador al que se llama MaaS, por sus siglas en inglés de Mobility as a Service, La movilidad como servicio (MaaS) es la integración y el acceso a diferentes servicios de transporte (como el transporte público, el transporte compartido, el coche compartido, la bicicleta compartida, el scooter compartido, el taxi, el alquiler de coches por minutos) en una única oferta de movilidad digital y activa, Sin embargo, aun considerando que la columna vertebral del desarrollo urbano sostenible y la palanca para implementar un sistema MaaS integral, confiable y de calidad, es el transporte público, en las condiciones actuales de evolución de la urbanización, el servicio del transporte urbano se vuelve cada vez más ineficaz, porque no consigue cubrir la demanda de pasajeros que va creciendo a la par que las ciudades, y más ineficiente porque, para cumplir con los servicios establecidos, se necesita más tiempo de conducción o el uso de más recursos, Para reconducir este problema de ineficacia e ineficiencia del transporte público urbano se quiere desarrollar esta herramienta, GoalPLAN, que abordará la fase inicial de la planificación de un sistema de transporte, conocida como planificación estratégica, incorporando técnicas de optimización y las siguientes novedades:- Añadiendo el conocimiento que hay en los datos del transporte de pasajeros que, cada vez más, se recopilan, se transmiten y se guardan, e- integrando la multimodalidad propia de la red de transporte urbana actual (red de autobús, red de metro, red de tranvía), de tal manera que el transporte público urbano pueda ser visto como un todo en una futura plataforma MaaS,GoalPLAN generará, basándose en técnicas de AI (Artificial Intelligence), una planificación estratégica del transporte público multimodal y urbano para satisfacer la matriz origen-destino (de ahora en adelante matriz OD) que habrá sido construida teniendo en cuenta el conjunto integral de los datos de movilidad que los propios recursos de la ciudad difunden, El alcance del proyecto es ambicioso, tanto en desarrollo como en innovación, por ello se hace imprescindible la colaboración de Goal Systems con el grupo PLG de la UC3M,

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