Lee sobre los proyectos de investigación internacionales en los que participamos
BAMBOO desarrolló nuevas metodologías y algoritmos para extraer información de demanda de viajes a partir de los registros anonimizados de teléfonos móviles, e integrar dicha información en nuevos sistemas de simulación de transporte y herramientas interactivas de visualización.
CONDUCTOR busca diseñar y validar una gestión avanzada del tráfico y las flotas de vehículos autónomos y convencionales que permita un transporte eficiente tanto de pasajeros como de mercancías.
DIGITWIN4CIUE tiene por objetivo crear un programa internacional de maestría y un centro de excelencia sobre la aplicación de gemelos digitales para la planificación y gestión de infraestructuras y ciudades.
El proyecto PASSPORT tiene como objetivo mejorar los procesos de planificación y gestión del transporte público por carretera, urbano e interurbano, proporcionando herramientas que permitan optimizar la oferta de servicios en función del comportamiento esperado de la demanda.
SOTERIA busca acelerar la consecución del objetivo del plan de la Unión Europea "Visión Cero" desarrollando un marco holístico de modelos, herramientas y soluciones innovadoras que mejoren la seguridad de los usuarios viales vulnerables y fomentan la integración sostenible de los servicios de micromovilidad en entornos complejos.
El objetivo principal de TravelInt es desarrollar un conjunto de tecnologías basadas en el procesamiento de datos masivos y el aprendizaje automático que permitan obtener información detallada sobre el comportamiento de los pasajeros y dar soporte a la toma de distintas decisiones de planificación y gestión aeroportuaria.
El proyecto SHAPEMOV desarrolló una plataforma de simulación de los sistemas de movilidad compartida para facilitar la planificación y gestión de estos servicios por parte de los operadores y diseño de marcos regulatorios por parte de las autoridades.
El proyecto InPercept busca desarrollar nuevas tecnologías que mejoren la percepción e interpretación del entorno por parte de los vehículos conectados y autónomos, mejorando su seguridad y sostenibilidad.
El objetivo principal de SHAPE fue mejorar los modelos de predicción de la demanda de los sistemas de movilidad compartida y el desarrollo de nuevas funcionalidades de la plataforma de simulación de estos servicios.
AVENUE es un proyecto parte del programa europeo AI4Cities que propuso desarrollar una herramienta de apoyo a la decisión basada en inteligencia artificial para diseñar y monitorizar distintas estrategias o marcos regulatorios de la movilidad compartida orientados a la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero.
SIMBAD desarrolló un conjunto de metodologías basadas en aprendizaje automático capaces de proporcionar a los modelos de microsimulación de ATM el nivel de confiabilidad, manejabilidad e interpretabilidad necesario para respaldar eficazmente la evaluación del rendimiento del tráfico aéreo a nivel de ECAC
AICHAIN propuso desarrollar una solución DIM para la explotación segura de grandes conjuntos de datos pertenecientes a diferentes stakeholders y que contienen información valiosa para mejorar las operaciones del sector ATM gracias a la combinación de tecnologías FedML y blockchain.
