El proyecto ‘U-Smart-drive’ recopila datos de circulación a partir de sensores instalados en vehículos. En concreto, a través de los sensores colocados en los coches se recogen gigabytes de información sobre el consumo de combustible, la producción de CO2, las revoluciones del motor, el número de aceleraciones, los cambios de marcha o la temperatura.
Detectar cuáles son algunos de los problemas de diseño de la red vial del campus universitario de Teatinos de Málaga para mejorar la movilidad del campus es el objetivo del proyecto ‘U-Smart-drive’, que recopila datos de circulación a partir de sensores instalados en cerca de un centenar de vehículos de miembros de la comunidad universitaria.
Un proyecto del I Plan Propio de Smart-Campus en el que participan el catedrático experto en Supercomputación Luis Felipe Romero y la directora de la Cátedra de Gestión del Transporte de la Universidad de Málaga (UMA), Elvira Maeso, entre otros profesores de la UMA.
Así, a través de los sensores colocados en los coches se recogen gigabytes de información sobre el consumo de combustible, la producción de CO2, las revoluciones del motor, el número de aceleraciones, los cambios de marcha o la temperatura.
“Cualquiera de los universitarios con sus vehículos y móviles genera miles de bytes por minutos durante los muchos desplazamientos que realizan a diario por el campus”, afirma uno de los impulsores de ‘U-Smart-drive’, que explica que si estos datos se geocalizan, es decir se sabe dónde y en qué momento se han generado, la información adquiere un valor incalculable.
Hasta el momento ya se ha detectado, por ejemplo, un badén situado en el bulevar Louis Pasteur que, por culpa de la frenada y consecuente aceleración del vehículo que genera, incrementa el consumo de combustible y, por tanto, la emisión de CO2 a la atmósfera.
Precisamente cuantificar los posibles daños que la forma de conducir, la estructura de la red vial y la propia señalización produce en el medio ambiente y, también en la economía, es otro de los fines de este proyecto de la UMA, que utiliza la tecnología big data para mejorar la movilidad del campus.
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