Descripción del proyecto
LOS SISTEMAS DE TRANSPORTE INTELIGENTE (ITS) HAN HECHO GRANDES ESFUERZOS PARA PROPORCIONAR SOLUCIONES AL PROBLEMA DE LA MOVILIDAD URBANA Y SU IMPACTO AMBIENTAL, UN ASPECTO DE GRAN IMPORTANCIA EN LOS ITS SON LAS TECNICAS DE VISUALIZACION TAMBIEN PORQUE PERMITEN A LOS GERENTES EXTRAER INFORMACION VALIOSA DEL SISTEMA, HAY DOS ESCENARIOS PRINCIPALES: PROCESOS DE TOMA DE DECISIONES EN LINEA QUE UTILIZAN INFORMACION ACTUAL Y EXPLORACION ANALITICA DE DATOS PASADOS PARA DETECTAR TENDENCIAS, POR UN LADO, LOS GERENTES NECESITAN HERRAMIENTAS PARA VISUALIZAR LOS DATOS RECOPILADOS CON EL FIN DE APOYAR EL PENSAMIENTO CREATIVO, LA GENERACION DE CONOCIMIENTO Y LA CREACION DE CONOCIMIENTO, ESTAS INTERFACES DE USUARIO DEBEN PROCESAR INFORMACION QUE ES TAN MASIVA O FLUYE TAN RAPIDO QUE NO ES POSIBLE ALMACENARLA POR ADELANTADO, POR OTRO LADO, AUNQUE LOS ALGORITMOS PUEDEN DETECTAR SITUACIONES PROBLEMATICAS, LOS GERENTES PREFIEREN PODER VISUALIZAR EL ESTADO DEL SISTEMA EN INTERFACES DE USUARIO (GENERALMENTE BASADAS EN SIG), EN EL SEGUNDO ESCENARIO, LOS GERENTES REQUERIRAN QUE SEA POSIBLE LA EXPLORACION, EL ANALISIS Y LA PREDICCION DE LOS DATOS DE MOVILIDAD URBANA ALMACENADOS,EL OBJETIVO PRINCIPAL DEL SUBPROYECTO MAGIST-SAVES ES EL DESARROLLO DE UN CUADRO DE MANDO BASADO EN SIG QUE SE PUEDA UTILIZAR PARA VISUALIZAR INFORMACION HETEROGENEA RECUPERADA DE UN DATA LAKE ESPACIO-TEMPORAL, EL CUADRO DE MANDO DEBE ADMITIR DOS MODOS DE VISUALIZACION: UN MODO EN LINEA PARA VISUALIZAR FUENTES DE DATOS BASADAS EN FLUJOS MEDIANTE TECNICAS DE SKETCHING Y UN MODO ANALITICO PARA VISUALIZAR INFORMACION ALMACENADA MEDIANTE ANALISIS VISUAL, AMBOS MODOS DEBEN ADMITIR LA EXPLORACION, EL DESCUBRIMIENTO Y LA CONSULTA DE LA INFORMACION UTILIZANDO ESTRUCTURAS DE DATOS COMPACTAS Y OTRAS TECNICAS DE INGENIERIA DE DATOS,EN EL PRIMER ESCENARIO, LOS DATOS PUEDEN SER TAN MASIVOS O PUEDEN FLUIR TAN RAPIDO QUE NO ES POSIBLE ALMACENARLOS ANTES DE PROCESARLOS PARA SU VISUALIZACION, EN ESTE CASO, LA SOLUCION DEBE TENER EN CUENTA LOS ALGORITMOS DE FLUJOS DE DATOS Y SKETCHING, BAJO EL MODELO DE PROCESADO DE FLUJOS DE DATOS, UN ALGORITMO REALIZA POCAS PASADAS (GENERALMENTE SOLO UNA) SOBRE EL FLUJO DE ENTRADA USANDO POCOS DE RECURSOS, EN ALGUNOS OTROS CASOS, LOS ALGORITMOS DE PROCESADO DE FLUJOS TIENEN COMO OBJETIVO SIMPLEMENTE COMPUTAR CIERTA INFORMACION APROXIMADA (SKETCHING) DE LOS DATOS, ADEMAS, LOS ALGORITMOS LIVIANOS DE PROCESADO DE FLUJOS PUEDEN SER UTILES PARA CONSTRUIR ESTRUCTURAS DE DATOS COMPACTAS PARA CONJUNTOS DE DATOS MASIVOS QUE REQUERIRIAN UN ESPACIO PROHIBITIVAMENTE ALTO,EN EL SEGUNDO ESCENARIO, UTILIZAREMOS ANALISIS VISUAL PARA ANALIZAR LOS DATOS ALMACENADOS, LA ANALITICA VISUAL SE HA APLICADO AL ESTUDIO DE LOS SISTEMAS DE MOVIMIENTO Y TRANSPORTE, SIN EMBARGO, EL ESTADO DEL ARTE MUESTRA QUE LA MISION DEL ANALISIS VISUAL ESTA LEJOS DE CUMPLIRSE EN EL DOMINIO DEL TRANSPORTE PORQUE SOLO UNOS POCOS TRABAJOS DE ANALISIS VISUAL ABORDARON PROBLEMAS ESPECIFICOS DE TRANSPORTE, TODAVIA HAY UNA NECESIDAD DE INVESTIGACION QUE TRABAJE EN UNA GESTION EFICIENTE EN TIEMPO REAL, ITS VERDADERAMENTE MULTIMODALES QUE INTEGREN DATOS PARA OBTENER INFORMACION PREDICTIVA Y OPERACIONES OPTIMIZADAS BASADAS EN INFORMACION DE TRAFICO EN TIEMPO REAL, AUNQUE LOS ESTUDIOS MAS RECIENTES DEFINEN MUCHAS TECNICAS DE VISUALIZACION QUE SOPORTAN MUCHAS NECESIDADES DE ANALISIS DIFERENTES, LA MAYORIA DE LOS TRABAJOS NO TIENEN EN CUENTA LA EFICIENCIA EN TERMINOS DE CONSULTA DE DATOS, DATA LAKE ESPACIO-TEMPORAL\APRENDIZAJE AUTOMATICO\PROCESAMIENTO DE FLUJOS\ANALISIS VISUAL\ANALISIS EXPLORATORIO\ANALISIS DE APRENDIZAJE\SISTEMA DE TRANSPORTE INTELIGENTE\CALIDAD DEL AIRE\SISTEMA DE MAPEO MOVIL\SENSORES SOCIALES