UDE: entender el uso de la vía pública con visión computerizada e IA
La start-up Urban Data Eye (UDE), 2º Premio de la 14 Competición actúaupm (año 2017), está inmersa en un nuevo proyecto junto a Pittsburgh Downtown Partnership (PDP) y Metro21: Smart Cities Institute, para entender el uso que los ciudadanos hacen de su plaza más icónica: Market Square (Pittsburgh).
Y es que al igual que ocurre con el resto de ciudades o negocios del mundo, Pittsburgh no disponía prácticamente de ningún dato sobre cómo funcionaban sus espacios. Lo que les ha llevado a contratar los servicios de UDE, con el fin de aumentar el uso y confort que se hace de la plaza, además de estudiar su posible peatonalización.
"Estamos extrayendo datos del espacio público que nunca se habían conocido. Estamos monitorizando el movimiento de todos los peatones de Market Square con una precisión del 97% y geolocalizando sus trayectorias con una exactitud de pocos centímetros. Además, estamos desarrollando nuevas mejoras para ofrecer una información más precisa: que el algoritmo sea capaz de distinguir el género del peatón y su rango de edad", nos cuenta Rodrigo Delso, uno de los cofundadores de Urban Data Eye.
El proyecto, dirigido por el investigador Javier Argota Sánchez-Vaquerizo, cofundador de UDE junto a Rodrigo Delso y Iago Romero, se basa en un conjunto de herramientas de análisis urbano a través de técnicas de visión computerizada y machine learning, con el fin de recopilar y analizar datos anónimos sobre todo lo que ocurre en la plaza. Lo que permite planificar y evaluar el éxito de los eventos que programan, mejorar las relaciones con empresas que trabajan con ellos e invierten en la ciudad, y planificar sus operaciones de mantenimiento y limpieza de manera más certera.
Y es que al igual que ocurre con el resto de ciudades o negocios del mundo, Pittsburgh no disponía prácticamente de ningún dato sobre cómo funcionaban sus espacios. Lo que les ha llevado a contratar los servicios de UDE, con el fin de aumentar el uso y confort que se hace de la plaza, además de estudiar su posible peatonalización.
"Estamos extrayendo datos del espacio público que nunca se habían conocido. Estamos monitorizando el movimiento de todos los peatones de Market Square con una precisión del 97% y geolocalizando sus trayectorias con una exactitud de pocos centímetros. Además, estamos desarrollando nuevas mejoras para ofrecer una información más precisa: que el algoritmo sea capaz de distinguir el género del peatón y su rango de edad", nos cuenta Rodrigo Delso, uno de los cofundadores de Urban Data Eye.
El proyecto, dirigido por el investigador Javier Argota Sánchez-Vaquerizo, cofundador de UDE junto a Rodrigo Delso y Iago Romero, se basa en un conjunto de herramientas de análisis urbano a través de técnicas de visión computerizada y machine learning, con el fin de recopilar y analizar datos anónimos sobre todo lo que ocurre en la plaza. Lo que permite planificar y evaluar el éxito de los eventos que programan, mejorar las relaciones con empresas que trabajan con ellos e invierten en la ciudad, y planificar sus operaciones de mantenimiento y limpieza de manera más certera.
"Lograr nuestro primer proyecto en EEUU con una de las ciudades que más apuestan por la tecnología es la constatación de que tenemos la tecnología más puntera de extracción y análisis de datos con cámaras y que cubrimos un espacio de oportunidad enorme para todo tipo de negocios e instituciones", nos cuentan.
A partir de aquí, toca seguir dando nuevos pasos, ya que la tecnología de UDE puede ser muy útil no sólo para espacios públicos, sino también para centros comerciales, aeropuertos, universidades, estaciones de tren... Por tanto, el reto ahora es adaptar el algoritmo para aportar valor en estos otros sectores. Y es en lo que se encuentran trabajando.
De momento, ¡enhorabuena por este proyectazo que vuelve a demostrar el gran potencial de Urban Data Eye!
A partir de aquí, toca seguir dando nuevos pasos, ya que la tecnología de UDE puede ser muy útil no sólo para espacios públicos, sino también para centros comerciales, aeropuertos, universidades, estaciones de tren... Por tanto, el reto ahora es adaptar el algoritmo para aportar valor en estos otros sectores. Y es en lo que se encuentran trabajando.
De momento, ¡enhorabuena por este proyectazo que vuelve a demostrar el gran potencial de Urban Data Eye!
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