Aportamos nuestra experiencia en la construcción de la capa analítica de los datos recogidos a través del Smart Mobility Lab; un laboratorio de análisis comportamental de la movilidad
En la iniciativa Bidemap, liderada por Dinycon, estamos desarrollando una herramienta de apoyo a los gestores municipales para el análisis comportamental de la movilidad peatonal agregada en la smart city.
Esta estudio consiste en el desarrollo de modelos predictivos de la movilidad urbana peatonal; ocupación de los espacios públicos, flujos de movilidad, matrices origen-destino o mapas de calor. Sirve servir de apoyo a los gestores municipales en el contexto de las ciudades inteligentes.
Para construir estos servicios a partir de los datos de movilidad recopilados por Dinycon es necesario crear soluciones de análisis de los datos para detectar patrones, tendencias, describir comportamientos y predecirlos, así como plasmarlos en formatos visuales atractivos e interpretables para el gestor municipal: los datos digitales difíciles de manejar se conviernten en información enriquecida e interpretable para el operador humano.
Aportamos nuestra experiencia para construir la capa analítica de los datos recogidos a través de nuestro Smart Mobility Lab; un laboratorio de análisis comportamental de la movilidad basado en el paradigma big data. A partir de datos registrados históricamente e ingestados en tiempo real se generan modelos predictivos a corto y largo plazo sobre la movilidad urbana peatonal.
El método de predicción a corto plazo de un valor tiene como entradas una ventana de lecturas anteriores al mismo. Permiten jugar con diferentes variables: profundidad, horizonte de predicción e información contextual.
En cuanto al modelo predictivo a largo plazo se basa en la detección de patrones en los datos conocidos, agrupados por días, otros factores externos y por similitud. Estos patrones son utilizados como base para nuevas técnicas de mejora de la calidad del dato, reduciendo de forma significativa la necesidad de supervisión del proceso de captación.
Actualmente, se está explorando por parte de TECNALIA el desarrollo de técnicas de sensado virtual. Empleamos el conocimiento previo para generar datos plausibles en localizaciones de la red no sensorizadas mediante el establecimiento de correlaciones entres sensores, minimizando las necesidades de un despliegue masivo de sensórica en el tiempo.
Más información
Dinycon cuenta con una amplia experiencia en la adquisición de datos de calidad, y TECNALIA está especializada en el análisis de volúmenes masivos de datos en el ámbito de la movilidad.
La iniciativa Bidemap está financiada por el programa de ayudas a la I+D Hazitek.
