VELOCITY: PROCESADO EFICIENTE DE BIG DATA ESPACIO-TEMPORAL PARA FLATCITY
EL OBJETIVO DEL PROYECTO FLATCITY: FRIENDLY BARRIERLESS ADAPTABLE CITY ES EL DESARROLLO DE LA TECNOLOGIA QUE PERMITA A CUALQUIER CIUDAD INTELIGENTE LA CREACION DE UN ASISTENTE PARA LA MOVILIDAD ADAPTADO A LAS LIMITACIONES DE ACCES...
EL OBJETIVO DEL PROYECTO FLATCITY: FRIENDLY BARRIERLESS ADAPTABLE CITY ES EL DESARROLLO DE LA TECNOLOGIA QUE PERMITA A CUALQUIER CIUDAD INTELIGENTE LA CREACION DE UN ASISTENTE PARA LA MOVILIDAD ADAPTADO A LAS LIMITACIONES DE ACCESIBILIDAD ESPECIFICAS DE CADA USUARIO Y LA PUBLICACION Y REUTILIZACION SENCILLA DE LA INFORMACION ESTATICA Y DINAMICA DE LA CIUDAD QUE AFECTE A LA MOVILIDAD. LA GESTION DE VOLUMENES MASIVOS DE INFORMACION ESPACIAL Y ESPACIO-TEMPORAL PLANTEA PROBLEMAS A LOS SISTEMAS DE GESTION DE BASES DE DATOS ACTUALES. EN PRIMER LUGAR, LA INFORMACION ES MUY VARIADA EN CUANTO A SU TIPOLOGIA: NUBES DE PUNTOS RECOGIDAS POR SENSORES LIDAR, DATOS RASTER RECOGIDOS POR SENSORES COMPLEMENTARIOS, INFORMACION VECTORIAL RECOGIDA POR LOS SENSORES HARDWARE PORTADOS POR USUARIOS, E INFORMACION SEMI-ESTRUCTURADA Y NO ESTRUCTURADA RECOGIDA DESDE SENSORES SOFTWARE Y FUENTES DE DATOS ABIERTOS. EN SEGUNDO LUGAR, EL VOLUMEN DE LA INFORMACION ES ELEVADO (POR EJEMPLO, EL TAMAÑO DE UNA NUBE DE PUNTOS LIDAR PUEDE ALCANZAR FACILMENTE VARIOS GIGABYTES). Y EN TERCER LUGAR, SE REQUIERE VELOCIDAD EN LA RESPUESTA A LAS CONSULTAS DE LOS USUARIOS YA QUE NO ES FACTIBLE QUE UN USUARIO QUE REQUIERE UNA RUTA PARA UN DESPLAZAMIENTO TENGA QUE ESPERAR UN TIEMPO ELEVADO POR LA RESPUESTA. ESTAS TRES CARACTERISTICAS NO SOLO COMPLICAN EL ALMACENAMIENTO DE LA INFORMACION SINO QUE TAMBIEN HACEN MAS COMPLEJA LA DEFINICION DE ALGORITMOS EFICIENTES DE PROCESAMIENTO DE LA INFORMACION. A PESAR DE LOS PRIMEROS PASOS QUE SE HAN DADO EN EL DESARROLLO DE TECNOLOGIAS BIG DATA PARA EL ALMACENAMIENTO Y PROCESAMIENTO DE INFORMACION GEOGRAFICA, EXISTE UNA GRAN NECESIDAD DE INVESTIGACION EN ESTE CAMPO: LAS SOLUCIONES ACTUALES CONSIDERAN SOLO UNO DE LOS MODELOS LOGICOS, NO PERMITEN LA REALIZACION DE CONSULTAS EN LAS QUE SE UTILICE INFORMACION DE VARIOS MODELOS, SE CENTRAN MAS EN LA REALIZACION DE TAREAS FUERA DE LINEA QUE EN LA REALIZACION DE TAREAS DE PROCESAMIENTO EN TIEMPO REAL, Y SE BASAN EN LA UTILIZACION DE VERSIONES DISTRIBUIDAS DE ESTRUCTURAS TRADICIONALES EN LUGAR DE DEFINIR NUEVAS ESTRUCTURAS QUE APROVECHEN LAS CARACTERISTICAS DEL PROCESAMIENTO DISTRIBUIDO. EL OBJETIVO PRINCIPAL DEL SUBPROYECTO VELOCITY: EFFICIENT PROCESSING OF SPATIO-TEMPORAL BIG DATA FOR FLATCITY ES EL DESARROLLO DE ALGORITMOS, ESTRUCTURAS DE DATOS Y TECNOLOGIA DE ALMACENAMIENTO Y PROCESAMIENTO DE INFORMACION QUE PERMITAN LA EJECUCION EFICIENTE DE MODELOS DE EXTRACCION DE INFORMACION SEMANTICA A PARTIR DE DATOS GEOGRAFICOS MASIVOS OBTENIDOS A PARTIR DE SENSORES MOVILES, SENSORES FIJOS, DATOS ABIERTOS Y DATOS GENERADOS POR VOLUNTARIOS. ESTE OBJETIVO PRINCIPAL SE DESCOMPONE EN LOS SIGUIENTES OBJETIVOS ESPECIFICOS:1) DEFINICION E IMPLEMENTACION DE ESTRUCTURAS DE DATOS COMPACTAS Y ALGORITMOS PARA EL ALMACENAMIENTO Y PROCESAMIENTO DE INFORMACION ESPACIO-TEMPORAL EN MEMORIA Y UTILIZANDO TECNOLOGIAS DE DISTRIBUCION DE LA INFORMACION Y EL PROCESAMIENTO. 2) DEFINICION DE ALGORITMOS DE PROCESAMIENTO DE DATOS LIDAR ADAPTADOS PARA SU EJECUCION UTILIZANDO TECNOLOGIAS BIG DATA.3) ADAPTACION DE ALGORITMOS DE DE PROCESADO DE INFORMACION RECOGIDA POR SENSORES HW Y SW PARA SU EJECUCION UTILIZANDO TECNOLOGIAS BIG DATA.4) INTEGRACION DE LAS NUEVAS TECNOLOGIAS BIG DATA DESARROLLADAS PARA LA GESTION DE INFORMACION ESPACIO-TEMPORAL EN UN FRAMEWORK DE GESTION DE CENTROS DE DATOS IUDADES INTELIGENTES\ESTRUCTURAS DE DATOS COMPACTAS\BASES DE DATOS ESPACIO-TEMPORALES\SISTEMAS DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA\COMPUTACIÓN EN LA NUBE\BIG DATAver más
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