Desarrollo Tecnológico

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Inteligencia artificial para movilidad urbana.

Desarrollo de algoritmos basados en técnicas de aprendizaje automático enfocados en la caracterización de vías vehiculares urbanas. Los algoritmos son alimentados con datos obtenidos directamente por los sensores embebidos de teléfonos inteligentes (convencionales) a bordo de los vehículos. Como resultado, dichos algoritmos clasifican la información obtenida a través de los sensores en 6 tipos de clases: reposo del vehículo, topes, baches, calles en buen, regular y mal estado. Este enfoque representa una alternativa para reducir al mínimo la intervención humana y evitar los costos de equipo especializado en la tarea de caracterizar las vialidades. Este proyecto es desarrollado en conjunto con el Consorcio de Inteligencia Artificial de CONACYT.

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Plataforma de IoT para el desarrollo de sistemas inteligentes de transporte.

En conjunto con el Laboratorio Nacional de Supercómputo del Sureste de México, se está desarrollando una plataforma IoT para la localización y seguimiento de las unidades del transporte. Los datos de ubicación serán obtenidos a través de receptores GPS instalados en las unidades del transporte y serán comunicados, a una arquitectura de supercómputo centralizada, mediante la red de telefonía celular y tecnología NB-IoT. Este proyecto busca como objetivo principal recolectar datos de posicionamiento (asociado a vehículos) en tiempo real, de manera contínua y de las principales ciudades de México. Dichos datos se podrán emplear para distintos diseñar y modelar distintos sistemas inteligentes de transporte, por ejemplo: a) el monitoreo del tráfico y flujo vehicular en tiempo real; b) sistemas de comunicación vehículo a vehículo; c) semáforos inteligentes y auto-organizados; y d) sistemas de sensado continuo de la infraestructura vial de la ciudad.

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Diseño de una arquitectura robusta de crowdsourcing y crowdsensing para el análisis y detección de factores de riesgo de enfermedades crónico degenerativas.

Desarrollo de algoritmos basados en técnicas de aprendizaje automático enfocados en la caracterización de vías vehiculares urbanas. Los algoritmos son alimentados con datos obtenidos directamente por los sensores embebidos de teléfonos inteligentes (convencionales) a bordo de los vehículos. Como resultado, dichos algoritmos clasifican la información obtenida a través de los sensores en 6 tipos de clases: reposo del vehículo, topes, baches, calles en buen, regular y mal estado. Este enfoque representa una alternativa para reducir al mínimo la intervención humana y evitar los costos de equipo especializado en la tarea de caracterizar las vialidades. Este proyecto es desarrollado en conjunto con el Consorcio de Inteligencia Artificial de CONACYT.

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Plataforma de optimización de recolección de desechos sólidos urbanos.

La recolección de desechos sólidos urbanos es un factor medular, y un gran reto desde el punto de vista tecnológico, para el desarrollo de Ciudades Inteligentes. El laboratorio de Cómputo y Procesamiento Ubicuo y algunos miembros de la Red Temática de Sistemas y Redes de Próxima Generación de CONACyT, están trabajando con el diseño de nuevas tecnologías, que permitan eficientizar el proceso de recolección de desechos urbanos, entre dichas tecnologías en desarrollo se encuentran: a) novedosos sensores IoT que permitirán monitorizar el nivel de los contenedores de basura de la ciudad, y b) un prototipo de seguimiento satelital para camiones recolectores de desechos.