Descripción del proyecto
Una tecnología pionera de tráfico inteligente para pasar de reactivos a proactivos
La mayoría de nosotros hemos experimentado la frustración de quedarnos parados un atasco, agradecer a nuestros sistemas de navegación por teléfono que nos sugieran rutas alternativas y, luego, quedarnos atrapados en otro atasco con toda la gente que siguió un consejo similar. Esto no solo conlleva un aumento de las emisiones de los coches al ralentí o sin meter tercera, sino que también contribuye a la pérdida de productividad. La pyme sueca Ximantis ha ideado un algoritmo pionero que permite predecir los atascos hasta media hora antes de que se produzcan. El proyecto Mantis, financiado con fondos europeos, está ayudando al equipo a acercar su tecnología de tráfico inteligente basada en la nube a las personas que la necesitan.
Objetivo
Anyone who has ever been stuck in a traffic jam knows the frustration of sitting still in a car on the road and waiting. For road users in metropolitan areas of Germany, France, UK and USA, according to a European study conducted in 2014, this happens on average 36 hours every year. Traffic congestion costs society billions of dollars every year in the form of fuel costs, lost productivity and impact on the environment and public health. In Europe alone, the annual price tag for congestions is €200 billion, which is approximately 2% of total GDP. The Cebr estimates that, every year, vehicle idling releases 15,434 kilotons of CO2 equivalent into the atmosphere across the UK, France, Germany and the US alone. Navigation systems (Google Maps, Waze, TomTom and others) reroute users after congestion is formed, observed and reported. By then, the information cannot meaningfully impact the gridlock. Their rerouting efforts, on the other hand, cause additional congestion on the suggested alternative routes. Mantis is a cloud-based Intelligent Traffic Solution built around a unique algorithm which forecasts traffic evolution using scalable parallelization. Analysing historical and real-time data, the Mantis application predicts future traffic congestion 30 minutes before they even happen. The algorithm relies on stochastic processes which, among other things, are responsible for modelling chaotic systems such as the stock market and the weather. Mantis is poised to disrupt the automotive navigation system market estimated to be valued at €22.6 billion in 2025.
Ámbito científico
Programa(s)
Convocatoria de propuestas
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H2020-SMEInst-2018-2020-1
Régimen de financiación
SME-1 - SME instrument phase 1Coordinador
439 33 ONSALA
Suecia
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.