EMOBCONNECT: Definición y desarrollo de nuevas tecnologías para la movilidad sostenible, conectada e inteligente y la digitalización en el transporte
El objetivo del proyecto es desarrollar sistemas inteligentes de transporte (ITS) basados en datos y análisis predictivos para la movilidad sostenible, conectada e inteligente y la digitalización en el transporte.
Contexto
El desarrollo de sistemas inteligentes de transporte (ITS) que implican soluciones de conectividad, movilidad conectada y autónoma en conjunto con la capacidad de compartir recursos y la consecuente eliminación de emisiones están transformando el modo en que vivimos y nos desplazamos resultando en formas innovadoras y sostenibles de convivencia urbana que benefician a las personas y al transporte de mercancías.
La explosión de la captura de datos mediante sensores cada vez más económicos y su translación al mundo IoT (Internet of Things), sumado a la consolidación de redes móviles 5G y 6G, ofrecen por primera vez la posibilidad de intercambiar grandes masas de datos con vehículos en movimiento. Así, técnicas de Big Data permiten ofrecer sistemas de soporte a la toma de decisiones en tiempo real.
Esta transformación hacia la movilidad inteligente requiere abordar los desafíos de los nuevos modos de movilidad, cuyo diseño debe dar respuesta las necesidades de las personas y mercancías, fomentar el uso de energías limpias y construir infraestructuras conectadas y eficientes.
Resumen y objetivos
El proyecto eMobConnect tiene como objetivo general la creación y el desarrollo de nuevas tecnologías para la movilidad sostenible, conectada e inteligente y la digitalización en el transporte. Para ello, se continuará el desarrollo del laboratorio de movilidad inteligente puesto en marcha en el proyecto iMoLab. Así, se obtendrán Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS, por sus siglas en inglés) para operativas de ámbito urbano, focalizándose en el transporte de pasajeros de modo sostenible y en la digitalización de aplicaciones de movilidad, tales como el mantenimiento predictivo o modelos de mejora de calidad entre otros.
Para ello, la propuesta contempla la creación de una red de datos que permite implementar tecnologías inteligentes y modelos predictivos basados en inteligencia artificial, incluyendo actividades de monitorización y adquisición de información logrando mejoras en la gestión y la toma de decisiones en la movilidad y transporte de mercancías y pasajeros. El proyecto incluye la elaboración de un informe sobre el estado y viabilidad de la electrificación en el sector del transporte.
En concreto, los objetivos específicos del proyecto incluyen:
- Desarrollo y validación de un laboratorio de movilidad que dará soporte a la actividad investigadora y a las empresas en fases tempranas del desarrollo de nuevas soluciones y productos en el ámbito de la movilidad. Se creará a nivel prototipo y permitirá:
– Definir estrategias y protocolos de investigación en el sector del transporte, apoyado por las empresas participantes.
-Generar una base de datos de movilidad y transporte robusta, así como de vías definidas de captación y explotación del dato, siguiendo las necesidades del sector y de las empresas participantes.
-Realizar simulaciones mediante modelos computacionales de transporte (gemelo digital) para testear escenarios sin coste material.
-Crear un entorno de aplicaciones para su posible uso por las empresas del sector.
-Definir pruebas en entornos reales para contrastar escenarios previamente simulados.
-Elaborar informes y guías sobre los resultados obtenidos.
- Desarrollo de un repositorio de datos (datawarehouse) accesible vía API que dará soporte a la actividad investigadora y a las empresas para desarrollar sus proyectos de innovación.
- Desarrollar y validar aplicaciones y modelos predictivos para la optimización de Sistemas Inteligentes de Transporte en función de los datos obtenidos mediante la monitorización de los diferentes elementos involucrados.
- Definición y desarrollo de un modelo para el análisis de la viabilidad de una flota electrificada para el sector del transporte basado en el conocimiento adquirido mediante los modelos desarrollados anteriormente.
