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PID2019-109393RA-I00

Financiado

TECNICAS AVANZADAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADAS A NUEVAS FUENTES DE DATO...

TECNICAS AVANZADAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADAS A NUEVAS FUENTES DE DATOS Y AL USO DE MODOS EMERGENTES DE MOVILIDAD PARA UN TRANSPORTE MAS SOSTENIBLE EL TRANSPORTE ES UN SECTOR FUNDAMENTAL PARA LA ECONOMIA TANTO DE LA UNION EUROPEA (UE) COMO DE ESPAÑA, A NIVEL DE LA UE REPRESENTA UN 9% DEL VALOR AÑADIDO TOTAL DE LA ECONOMIA, UN 9% DEL EMPLEO TOTAL Y UN 17,2% DE LAS EXPORTACIONE... ver más

01/01/2019

DEUSTO

62K€

Presupuesto del proyecto: 62K€

Líder del proyecto

UNIVERSIDAD DE LA IGLESIA DE DEUSTO No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1

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

UNIVERSIDAD DE LA IGLESIA DE DEUSTO No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

Total investigadores 1

Presupuesto del proyecto 62K€

Descripción del proyecto EL TRANSPORTE ES UN SECTOR FUNDAMENTAL PARA LA ECONOMIA TANTO DE LA UNION EUROPEA (UE) COMO DE ESPAÑA, A NIVEL DE LA UE REPRESENTA UN 9% DEL VALOR AÑADIDO TOTAL DE LA ECONOMIA, UN 9% DEL EMPLEO TOTAL Y UN 17,2% DE LAS EXPORTACIONES DE SERVICIOS, SIN EMBARGO, EL TRANSPORTE TAMBIEN GENERA EFECTOS SOCIALES NEGATIVOS (ACCIDENTES, CONTAMINACION DEL AIRE, ETC,) CUYOS COSTES EXTERNOS SUPONEN UN 4% DEL PIB DE LA UE, ES POR ELLO, QUE EL PROYECTO AI4TRANSPORT PLANTEA REALIZAR INVESTIGACION FUNDAMENTAL Y EXPERIMENTAL EN EL AREA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA ABORDAR EL RETO 4 DEL ACTUAL PLAN ESTATAL DE INVESTIGACION CIENTIFICA Y TECNICA Y DE INNOVACION EN TRANSPORTE SOSTENIBLE, INTELIGENTE, CONECTADO E INTEGRADO, CONCRETAMENTE, ESTE PROYECTO SE CENTRA EN DOS DE LOS SECTORES EN LOS QUE SE CONCENTRAN MUCHOS DE LOS PRINCIPALES PROBLEMAS DEL TRANSPORTE EN LA UE: LA MOVILIDAD URBANA (CONGESTION, IMPACTO SOBRE EL CAMBIO CLIMATICO, CONTAMINACION DEL AIRE Y SEGURIDAD) Y EL TRANSPORTE DE MERCANCIAS (BAJA EFICIENCIA Y RESPUESTA A LA ECONOMIA BAJO-DEMANDA), LA MOTIVACION DEL PROYECTO AI4TRANSPORT SE SUSTENTA EN LA NECESIDAD DE ABORDAR ESTOS RETOS Y PARA ELLO PLANTEA COMO OBJETIVO GENERAL DESARROLLO DE NUEVAS TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL QUE PERMITAN APROVECHAR LA GRAN DISPONIBILIDAD ACTUAL DE DATOS DE TRANSPORTE (TANTO DE FUENTES CONVENCIONALES COMO NO CONVENCIONALES) Y EL POTENCIAL QUE OFRECEN LAS NUEVAS SOLUCIONES DE MOVILIDAD (VEHICULO ELECTRICO, VEHICULO CONECTADO Y AUTONOMO, MICROMOVILIDAD, ETC,) PARA DAR RESPUESTA A LOS PRINCIPALES PROBLEMAS A LOS QUE SE ENFRENTA LA MOVILIDAD URBANA Y EL TRANSPORTE DE MERCANCIAS, EL OBJETIVO PLANTEADO SE BASA EN LOS CONOCIMIENTOS Y EXPERIENCIA ADQUIRIDA EN LOS SIGUIENTES PROYECTOS PREVIOS, A LA VEZ QUE PRETENDE CONTINUAR Y EXTENDER LA INVESTIGACION REALIZADA EN ELLOS: OPTSIS (TIN2008-01948), ASCETAS (TIN2011-27696-C02-01) Y ESPHIA (TIN2014-56042-JIN) DEL PLAN NACIONAL DE I+D+I, Y TIMON (GA 636220) Y POSTLOWCIT (CEF TRANSPORT, 2015-ES-TM-0239-S) DEL PROGRAMA EUROPEO HORIZON2020, EL INVESTIGADOR PRINCIPAL DE ESTE PROYECTO PARTICIPO EN EL EQUIPO DE INVESTIGACION DE TODOS ELLOS,PARA ALCANZAR EL OBJETIVO PROPUESTO, LA INVESTIGACION PLANTEADA EN AI4TRANSPORT SE CENTRA EN LAS SIGUIENTES AREAS, POR SU GRAN IMPACTO EN LOS YA MENCIONADOS RETOS DE LA MOVILIDAD URBANA Y EL TRANSPORTE DE MERCANCIAS:- NUEVOS METODOS PREDICCION DE TRAFICO QUE MEJOREN LOS SISTEMAS ACTUALES REDUCIENDO LA NECESIDAD DE CONOCIMIENTO EXPERTO PARA LA GENERACION DE LOS MODELOS DE PREDICCION Y AMPLIANDO SU ALCANCE ESPACIAL Y TEMPORAL, PARA ELLO SE PRETENDE DESARROLLAR NUEVAS TECNICAS MACHINE LEARNING AUTOMATICO Y DE DEEP LEARNING,- NUEVAS HERRAMIENTAS PARA ANALISIS DE COMPORTAMIENTO DE VIAJE QUE CONTRIBUYAN A TENER UN MAYOR CONOCIMIENTO SOBRE COMO LOS USUARIOS UTILIZAN Y UTILIZARAN LOS MODOS EMERGENTES DE MOVILIDAD, PARA ELLO SE PLANTEA EL DISEÑO DE TECNICAS DE MACHINE LEARNING Y DE FUSION DE DATOS CAPACES DE MANEJAR MULTIPLES FUENTES DE DATOS HETEROGENEAS DE FORMA SIMULTANEA,- NUEVOS MODELOS Y ALGORITMOS DE OPTIMIZACION QUE CONTRIBUYAN A UNA LOGISTICA COLABORATIVA Y SINCROMODAL, DE FORMA MAS ESPECIFICA, EL OBJETIVO ES PRIMERO CREAR VERSIONES MAS RICAS DEL PROBLEMA DE RUTEO DE VEHICULOS QUE MODELEN LA COLABORACION ENTRE AGENTES Y EL USO Y LAS PARTICULARIDADES DE LOS MODOS EMERGENTES DE MOVILIDAD, Y SEGUNDO, DESARROLLAR METAHEURISTICAS HIBRIDAS CAPACES DE ABORDAR LA MAYOR COMPLEJIDAD DE ESTOS MODELOS DE OPTIMIZACION, INTELIGENCIA ARTIFICIAL\APRENDIZAJE AUTOMATICO\OPTIMIZACION\MOVILIDAD URBANA\LOGISTICA\PREDICCION DE TRAFICO\ANALISIS DE COMPORTAMIENTO DE VIAJE\RUTEO DE VEHICULOS

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