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.
MOMENTUM desarrolló nuevos métodos de análisis de datos, modelos de transporte y herramientas de ayuda a la decisión para entender el impacto de las nuevas formas de movilidad urbana y apoyar a las ciudades en el diseño de políticas que aprovechen estas soluciones emergentes.
BD4PT desarrolló una nueva tecnología capaz de procesar datos de los sistemas inteligentes de pago de los servicios de transporte público y combinarlos con otras fuentes de datos para analizar patrones de viaje, generar indicadores de movilidad y ayudar en la gestión eficiente de los sistemas de transporte público.
BigData4ATM es un proyecto de investigación dentro del programa SESAR 2020 Exploratory Research dirigido a analizar nuevas fuentes de datos provenientes de dispositivos personales inteligentes para extraer información relevante sobre el comportamiento de los pasajeros. El objetivo fue comprender cómo estos datos pueden utilizarse para informar los procesos de toma de decisión en la gestión del tráfico aéreo.
BEACON estudió la viabilidad de ampliar el mecanismo UDPP (User-Driven Prioritisation Process) para permitir procesos de priorización múltiple en el espacio aéreo y el intercambio de slots entre aerolíneas.
ACCESS abordó la asignación de franjas horarias en aeropuertos (slots aeroportuarios) desde la perspectiva de sistemas adaptativos complejos. El proyecto desarrolló un modelo basado en agentes de la red de transporte aéreo que se utilizó para evaluar diferentes mecanismos de mercado para la asignación de slots aeroportuarios.
INSIGHT propuso investigar cómo las tecnologías de la información y la comunicación pueden ayudar a las ciudades europeas a formular y evaluar políticas para estimular la recuperación económica equilibrada y un desarrollo urbano sostenible.
TRANSIT desarrolló un conjunto de KPI multimodales, métodos de análisis de datos de movilidad y herramientas de simulación de transporte para evaluar el impacto de un conjunto de soluciones de transporte intermodal sobre la calidad, eficiencia y flexibilidad del viaje de pasajeros de puerta a puerta.
