Para alcanzar el objetivo, en el proyecto planteamos las siguientes líneas de investigación:

1) diseñar y desarrollar nuevos métodos de Machine Learning para predicción de tráfico con el objetivo de mejorar su aplicabilidad y robustez;

2) diseñar y desarrollar nuevas técnicas basadas en Machine Learning para extraer patrones de demanda de viaje a partir de fuentes de datos heterogéneas;

3) diseñar y desarrollar nuevos modelos de optimización para logística colaborativa y multi-modal; y

4) diseñar y desarrollar una plataforma software que integre los diferente algoritmos y modelos desarrollados.

En este proyecto llevamos a cabo todas las etapas del proceso de investigación y desarrollo de las nuevas metodologías de Inteligencia Artificial para la mejora de movilidad urbana y el transporte de mercancías: conceptualización y diseño de los métodos de Machine Learning y Optimización; tratamiento, procesado y exploración de los datos; diseño de la experimentación y validación de los métodos en entornos controlados; y el desarrollo e implementación de prototipos software para realización de pruebas de concepto en condiciones reales. A todo esto, debemos añadir la labor de divulgación mediante la publicación de resultados en revistas y conferencias internacionales de alto impacto.

Proyecto financiado por el Ministerio de Ciencia Innovación, en la convocatoria de <<Proyectos de I+D+i» de los Programas Estatales de Generación de Conocimiento y Fortalecimiento Científico y Tecnológico del Sistema de I+D+i y de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad, con expediente PID2019-109393RA-I00