12 jun. 2017

Nuevas aplicaciones de los datos de sensores

http://bit.ly/INSPIDE_SIGTE2017


Se ha demostrado la eficacia de los SIG a la hora de abordar gran variedad de problemas. Durante las pasadas Jornadas de SIG Libre celebradas en Girona los días 1 y 2 de junio, se ha presentado un trabajo en el que se combinan datos procedentes de fuentes móviles, utilizando su componente geográfica, de forma que se puedan utilizar para la detección de congestiones de tráfico en tiempo real:
 
«Análisis geoespacial de alta velocidad sobre datos volátiles móviles aplicado a la seguridad vial»

Este trabajo es complementario del presentado durante las últimas sesiones del Netmob 17 organizadas por el MIT y Vodafone en Milán, el pasado mes de abril.

Las tecnologías de coche autónomo y coche conectado necesitan una ingente cantidad de datos para llegar a una conducción segura. Con este tipo de trabajos se está poniendo de manifiesto cada vez con más fuerza, que no es suficiente contar con los sensores del propio vehículo para disponer de toda la información relevante para la conducción. La información obtenida por un vehículo tiene que ser completada con información de contexto proporcionada por otras fuentes. De otra manera se tiene una visión cortoplacista del tráfico y las condiciones de la vía.

Por ese motivo, INSPIDE lleva desarrollando desde hace tiempo una plataforma que provee esta información y la combina con la ubicación de los vehículos, ciclistas y peatones. El resultado se convierte en notificaciones en tiempo real, que reportan el nivel de riesgo para cada uno de ellos de forma personalizada.

En el sistema presentado se aborda el uso de datos móviles utilizando la componente geográfica que tienen. Esto se hace introduciendo tres conceptos importantes. La necesidad de disponer de datos de entrada de calidad, la volatilidad de los datos y el procesado de alta velocidad de la información geográfica.

El nuevo concepto de volatilidad de los datos se define a partir de la utilidad que tienen los datos dentro de un tiempo determinado, dado por el uso que se les va a dar. En el caso de la seguridad vial, la información espacial y alfanumérica tradicional puede tener una utilidad en un espacio de tiempo muy corto. El tráfico es muy dinámico, la información caduca en seguida y no tiene sentido utilizarla minutos después e incluso puede llegar a ser peligroso el hacerlo.

El sistema se integra en la plataforma Big Data de seguridad vial Singularity. En ella se han añadido componentes Apache Flume, Kafka y Spark que permiten el tratamiento de gran cantidad de datos a gran velocidad.

Con el sistema presentado es posible añadir una funcionalidad al sistema que permita detectar las congestiones utilizando daros móviles procedentes de redes sociales. Esta información se procesa mediante un sistema de Big data de procesado de alta velocidad y posteriormente el resultado pasa a formar parte de las capas de información disponibles para aplicaciones de seguridad vial.

Publicado por José Gómez Castaño.

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