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La Universidad de Granada crea un sistema que predice los atascos

Mediante técnicas de Big Data y utilizando dispositivos que recogen información de los vehículos, la herramienta pronostica cuándo habrá más densidad.

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Predecir cuándo se va a producir un atasco en las carreteras interurbanas de Granada, Málaga y Almería, es una realidad mediante el sistema informático basado en técnicas de Big Data que han desarrollado investigadores de la Universidad de Granada con la financiación de la Dirección General de Tráfico.

Via interurbana con gran densidad de tráfico en ambos sentidos

Este proyecto, denominado 'Predicción del Estado del Tráfico usando un sistema de monitorización de bajo coste (PETRA)' mejora la información de tráfico disponible para el conductor, fusionando distintas fuentes de datos, y mejora también la fluidez de los desplazamientos, con lo que, además de predecir las situaciones de congestión de tráfico, ayuda a evitarlas.

Los investigadores del grupo 'GeNeura (TIC-024)' del departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores de la UGR, han trabajado para que el sistema ofrezca información en tiempo real del tráfico para predecir la densidad en diferentes marcos temporales y ofrecer esa información como datos abiertos para su consumo por parte de aplicaciones para el móvil creadas por la administración o los usuarios.

Obtención de datos

Como explica el investigador principal del proyecto, Pablo García Sánchez, actualmente existen diferentes medios que permiten conocer, en tiempo real, el estado de ciertos tramos de las carreteras, como por ejemplo las cámaras de seguridad, o los aforadores. En un proyecto anterior, introdujimos un dispositivo de bajo coste que permitía conocer este estado en tiempo real y además identificar cuándo un vehículo pasa por dos sitios diferentes, recuerda García.

Para el proyecto PETRA, los investigadores desplegaron una serie de dispositivos en distintas zonas urbanas e interurbanas de Granada, Málaga y Almería, que recogían información de los dispositivos móviles (mediante Bluetooth) para realizar seguimiento de los vehículos que pasaban cerca de esos nodos, almacenando su identificador y una marca de tiempo. Los resultados de ese prototipo fueron una serie de mediciones (tales como paso de vehículos por días, horas, y velocidades medias) en un área limitada que demostraron la viabilidad de nuestra propuesta, señala el investigador de la UGR.

Este proyecto ha permitido obtener datos nuevos que puedan compararse y ser analizados con otros medios de obtención de datos, y realizar análisis de predicción sobre ellos. En esta nueva propuesta, los investigadores partieron de los resultados del anterior proyecto, añadiendo información complementaria, como la señal wifi de los usuarios de los vehículos, desarrollando un nuevo dispositivo de captación, y añadiendo más nodos y otras fuentes de información, como Google Traffic o los aforadores oficiales de la DGT.

El análisis de los datos ha servido para proporcionar información relativa a predicción de atascos, uso de las carreteras, velocidades medias o información geolocalizada sobre el estado de las carreteras. Asimismo, se ha propuesto la extensión de los sistemas de difusión de los datos obtenidos usando servicios web, creando una serie de datos de acceso público para que futuros investigadores puedan realizar sus análisis, facilitando así el Open Data.

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