EUROPE - BRAZIL COLLABORATION OF BIG DATA SCIENTIFIC RESEARCH THROUGH CLOUD-CENTRIC APPLICATIONS

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Using the most efficient routes to move around the city - Features on the EUBra-BIGSEA smart mobility solution

La Avanguardia, El Dia as well as Las Provincias and El Confidencial have published a feature focusing on the EUBra-BIGSEA initiative. The project led by the Polytechnic University of Valencia ( UPV) is developing a solution that aims to assist citizens by recommending the most efficient route to move around today's massively connected cities. The project, funded by the European Union under the H2020 and the Ministry of Science, Technology and Innovation in Brazil, will take advantage of the full potential of "big data" and advanced information processing using cloud computing technologies.

Read the full feature in Spanish below:

Recomendar la ruta más eficiente, tanto desde el punto de vista económico, como de confort y de seguridad del ciudadano, aprovechando para ello el potencial que ofrece el "big data", es el objetivo de un proyecto que lidera la Universitat Politècnica de València (UPV). EUBra-BIGSEA, financiado por la Unión Europea en el marco del programa H2020 y el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación de Brasil, país donde comenzará a aplicarse la metodología, busca aconsejar la ruta más adecuada para los desplazamientos de acuerdo con las condiciones climáticas, de tráfico y la percepción de los usuarios. Aprovecha para ello todo el potencial que brinda el "big data", la gestión de grandes volúmenes de datos, y el procesado avanzado de información desde la nube, según han informado a EFE fuentes de la UPV. A partir de herramientas de gestión avanzada de infraestructuras en la nube desarrolladas por el Instituto I3M (UPV-CSIC-Ciemat), BIGSEA pondrá en marcha una nueva plataforma de Big Data Analytics para procesar, en el mínimo tiempo posible y con el mínimo coste, grandes cantidades de datos.

En el caso de estudio del proyecto, serán datos georreferenciados meteorológicos, información sobre rutas de transporte público fijas o trazado de carreteras, así como comentarios o posts de redes sociales, "todos en continuo cambio y evolución". Según Ignacio Blanquer, coordinador del proyecto e investigador del grupo GRyCAP del Instituto 13M en la UPV, el principal reto del proyecto es conseguir que los recursos informáticos alojados en la nube "se adapten automáticamente a las necesidades de procesado de información". También se persigue que estos recursos permitan a las aplicaciones responder al usuario de forma inmediata, adecuándose a sus requerimientos en cada momento y adelantándose a las necesidades que se pueden producir. "Queremos ofrecer una alta y constante calidad de servicio en el procesado de todos los datos, clave para el envío posterior de la información requerida a los usuarios", apunta Ignacio Blanquer. En el caso concreto del proyecto, esto redundará en una mayor eficiencia a la hora de planificar los desplazamientos sobre la ciudad de Curitiba, en el estado de Paraná en Brasil, si bien -apunta Blanquer- la metodología y las herramientas podrían aplicarse a cualquier otro lugar. "Sólo haría falta contar con esos datos que queremos procesar con infraestructuras cloud", añade el investigador de la UPV.

Más allá de la información en tiempo real, Blanquer apunta que BIGSEA plantea incluso un desafío mayor, que las infraestructuras cloud se adapten a los requerimientos del usuario antes incluso de que se produzca un cambio en sus necesidades. "Que sean capaces de adaptarse antes de que la calidad de servicio peligre, a partir de los datos históricos de episodios similares anteriores y modelos de aprendizaje automático", asegura. Según explica, los socios brasileños del proyecto son uno de los referentes internacionales en el análisis de uso de redes sociales, lo que permite intuir un determinado comportamiento. Además, Brasil es el segundo país del mundo en el que los ciudadanos dedican más horas a las redes sociales (cerca de 3.3. diarias de media, más del doble de España con 1.6) y que cuenta con más de 93 millones de usuarios activos. "Este análisis es fundamental para adaptar las infraestructuras cloud; a partir de comentarios en redes sociales o de patrones de comportamiento podemos advertir posibles cambios inmediatos en cualquier contexto, por ejemplo, en el de una carretera", explica. Además, con esta información y con el propio autoaprendizaje de casos análogos, BigSEA se reconfiguraría de forma totalmente transparente para el usuario, ofreciendo una capacidad de procesado de datos -y posterior envío de información- ajustada a las necesidades del contexto, señala Blanquer.

Junto al Instituto I3M de la UPV, en el proyecto participa el Barcelona Supercomputing Center-Centro Nacional de Supercomputación (BSC), el Centro Euro-Mediterraneo sobre el Cambio Climático (CMCC), el Politécnico de Milán, la Universidad de Coimbra y la empresa británica Trust-It Services. Por parte brasileña, el proyecto lo lidera la Universidad Federal de Minas Gerais y cuenta con la participación de la Universidad Federal de Campinha Grande, la Universidad Tecnológica Federal de Paraná, La universidad Estatal de Campinas e IBM Research Brasil. Los socios del proyecto se reúnen a partir de mañana en la Universitat Politècnica de València, con el objetivo de planificar las actividades del primer año de trabajo. Este proyecto fue uno de los cinco seleccionados entre las 142 propuestas presentadas a la tercera llamada conjunta Europa-Brasil en Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) financiada por la UE y la Red Nacional de Educación e Investigación de Brasil.

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