Movilidad compartida. Inteligencia artificial para viajes compartidos

Mobility City inicia un ciclo de cuatro webinars que pretende abordar los temas de mayor actualidad y futuro en el sector de la movilidad y las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC). En ellas se va a explicar cómo se pueden aplicar las TICs  al sector de la movilidad, qué ventajas e inconvenientes ofrece y cuáles son sus principales características innovadoras. 

Presentación del ciclo: 

• José Luis Rodrigo Escrig. Director General Fundación ibercaja. 
• Maru Diaz.  Consejera de Ciencia, Universidad y Sociedad del Conocimiento del Gobierno de Aragón.

El objetivo de la ponencia es divulgar los recientes avances de la Inteligencia Artificial (IA) aplicada al problema de la movilidad compartida dentro del marco de la "sostenibilidad computacional", que pretende proponer nuevos algoritmos para abordar problemas alineados con los objetivos de desarrollo sostenible.

La ponencia tendrá dos enfoques, uno centrado en la movilidad compartida de personas en entorno urbano (ridesharing) y otro centrado en la movilidad compartida de mercancía en ámbito logístico (co-loading).

Por un lado, se presentará una nueva tecnología (desarrollada durante el proyecto europeo HPA4CF) que permite solucionar el problema del ridesharing en tiempo real teniendo en cuenta tanto la calidad de servicio para los usuarios como los beneficios medioambientales.

Por otro lado, se presentarán los resultados del proyecto LOGISTAR, donde se ha desarrollado un nuevo algoritmo de negociación entre empresas de logísticas que quieran establecer nuevas colaboraciones horizontales con el objetivo de optimizar el utilizo de sus flotas, reducir costes y emisiones contaminantes.

PONENTE

Filippo Bistaffa. Instituto de Inteligencia Artificial del CSIC en Barcelona. Actualmente participa en el proyecto europeo LOGISTAR como experto encargado de desarrollar nuevos algoritmos de optimización para co-loading (movilidad compartida de mercancía) y en el proyecto nacional CI-SUSTAIN, con el objetivo de diseñar nuevos algoritmos que combinan optimización y machine learning. 

Es miembro de la PTI Mobility 2030 

Esta  plataforma temática interdisciplinar del CSIC PTI Mobility 2030 aborda el desafío global de la movilidad urbana sostenible y saludable. Busca reducir las emisiones y mejorar la calidad del aire y la vida en las ciudades de la próxima década.