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H2020

datACRON — Resultado resumido

Project ID: 687591
Financiado con arreglo a: H2020-EU.2.1.1.
País: Grecia
Dominio: Tecnologías de la información y la comunicación

Los datos predictivos abren una nueva era en el control del tráfico

Los investigadores financiados con fondos europeos están desarrollando sistemas de seguimiento de próxima generación que mejoran la previsibilidad de las trayectorias y los eventos, reforzando la capacidad de los gestores y operadores del tráfico aéreo y marítimo de garantizar la seguridad y eficacia de las operaciones en amplias zonas aéreas.
Los datos predictivos abren una nueva era en el control del tráfico
El aumento del tráfico en el aire y en el mar requiere de una gestión aún más precisa y predictiva para garantizar la seguridad, lograr la eficacia y evitar atascos. Los sistemas avanzados de seguimiento capaces de gestionar y aprovechar los datos históricos sobre objetos en movimiento pueden proporcionar a las autoridades capacidad de previsión para evitar accidentes y retrasos, y garantizar que el transporte global funciona bien.

«Las predicciones precisas de las trayectorias y los eventos son importantes para la seguridad, el coste, la credibilidad y el respeto al medio ambiente», explica el coordinador del proyecto datACRON (Big Data Analytics for Time Critical Mobility Forecasting), el doctor George Vouros, del Centro de Investigación de la Universidad del Pireo, en Grecia. «Por ejemplo, evitar los accidentes de barcos mediante una mejor vigilancia de la actividad de los barcos supone un ahorro considerable para las compañías navieras y protege los ecosistemas marinos». Por tanto, el objetivo del proyecto datACRON, financiado con fondos europeos, ha sido desarrollar una tecnología capaz de detectar y predecir las trayectorias de los objetos en movimiento, de reconocer y predecir eventos importantes antes de que ocurran y, después, procesar y transmitir visualmente todos estos datos a los operadores.

Operaciones sin problemas

Una vez en funcionamiento, el nuevo sistema aumentará la conciencia situacional del espacio del dominio marítimo y proporcionará nuevas herramientas predictivas a los gestores y controladores del tráfico aéreo. «Esto podría significar, por ejemplo, que se pueden identificar desequilibrios entre la demanda y la capacidad de recursos (por ejemplo, en los sectores aeroespaciales), y hasta qué punto tendrá que desviarse un avión de los planes originales de vuelo», afirma el profesor Vouros. «En el dominio marítimo, el seguimiento continuado y puntual de los buques de pesca y el tráfico circundante puede garantizar la seguridad y limitar las actividades ilegales de pesca».

En la capa en línea del sistema, la transmisión en streaming de los datos de vigilancia describe las posiciones de las entidades en movimiento. A continuación, dichos datos se incorporan al sistema, donde se efectúan muchas operaciones en línea, con el fin de lograr la detección en línea a bajo nivel, la reconstrucción y la compresión de la trayectoria: esto es importante porque el objetivo conservar únicamente datos de alta calidad que sean importantes para el análisis de la trayectoria y para los componentes complejos de predicción de eventos.

El sistema transforma los datos de cualquier fuente en información útil. Esto significa que los datos relevantes que se originan a partir de otras fuentes están integrados, lo que tiene como resultado trayectorias con mucha información. Un análisis más profundo de estas trayectorias detalladas permite hacer predicciones de las futuras ubicaciones de los objetos en movimiento, así como la predicción de eventos complejos. Los componentes que no están en línea se utilizan para analizar trayectorias y descubrir patrones ocultos.

Visualizar el reto

Para desarrollar el sistema, el consorcio del proyecto tuvo que encontrar maneras de gestionar los datos de una gran variedad de fuentes diferentes. «Esto planteó una serie de retos, como la escalabilidad del procesamiento, la integración y la gestión eficaz de los datos», afirma el profesor Vouros. «La predicción de las trayectorias y la detección/previsión de eventos implica la reconstrucción en línea de la trayectoria completa de un objeto, con el apoyo del procesamiento y el análisis en línea de flujos de datos. Los algoritmos que predicen las trayectorias anticipadas en distintas escalas de tiempo y los algoritmos para el reconocimiento complejo de eventos y la previsión en línea son otros retos a los que enfrentarse».

El siguiente reto al que se enfrentó el equipo fue hacer que estos datos fueran totalmente accesibles y complementarios a la experiencia humana. «En este sentido, el análisis visual ha creado oportunidades para que los analistas humanos y los ordenadores puedan trabajar juntos», afirma el profesor Vouros. «Hemos desarrollado las herramientas visuales adecuadas que facilitan la inclusión del conocimiento tácito del experto en el dominio humano, de sus capacidades de razonamiento y de su intuición en el proceso de toma de decisiones».

Debido a que la finalización del proyecto está prevista para finales de 2018, la tecnología promovida por el profesor Vouros y sus compañeros actualmente se está evaluando y validando, tanto en situaciones de control del tráfico aéreo como de vigilancia marítima. La información obtenida en estos ejercicios se incluirá durante las fases finales del proyecto. «Ahí es exactamente donde nos encontramos ahora, aunque constantemente se incluyen mejoras en todos los niveles del sistema», afirma.

Palabras clave

DATACRON, tráfico aéreo, marítimo, marino, vigilancia, análisis, datos, naviera
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