Proyecto PETRA: Usando técnicas de Big Data para predecir el tráfico


Cada vez resulta más habitual la necesidad de recurrir a técnicas informáticas avanzadas (Big Data o Machine Learning) para ofrecer soluciones más eficaces a los problemas del tráfico y de la conservación de carreteras.

Si hace un tiempo vimos cómo el Sistema de Gestión Web de Carreteras empleaba esas técnicas para mejorar la gestión y conservación de las mismas, prediciendo la evolución del estado del firme, así como ofreciendo pautas de trabajo optimizadas a los gestores, hoy queremos mostrar un proyecto que utiliza estas herramientas en relación con el tráfico.

El proyecto, de nombre PETRA, ha sido desarrollado por investigadores de la Universidad de Granada gracias a la ayuda financiera de la Dirección General de Tráfico, y surge con el objetivo de ofrecer una información más precisa del tráfico, actual y futuro (previsto) a los usuarios.

Para ello, en primer lugar hacen uso de todas las fuentes de información a su alcance (cámaras de seguridad, sistemas de aforos y tecnologías bluetooth para captar móviles), que les permitan recopilar los datos en relación al tráfico exacto en cada momento, en las zonas evaluadas.

Con toda esa información, se busca ser capaces de predecir no sólo el estado de otras zonas de la vía, sino la predicción del tráfico y la formación de atascos en la misma. Para ello, además del desarrollo de sus propios algoritmos (que integran técnicas de aprendizaje y big data), integran el estudio de otros métodos de predicción ya desarrollados previamente, como ARIMA, Croston o Theta.

Una información más detallada del proyecto se puede consultar en la página web del mismo: https://proyectopetra.wordpress.com/resumen-del-proyecto/