Para ello, se ha entrenado un modelo de inteligencia artificial con datos históricos de intensidad de tráfico en toda la ciudad que se han cruzado con los relativos a factores que afectan diariamente a la movilidad, como la meteorología o el calendario laboral, entre otros. Esto ha implicado la limpieza y pretratamiento de una gran cantidad de datos, que, junto a un ejercicio de parametrización de distintos modelos de aprendizaje, ha dado como resultado un modelo con una precisión del 90%. Esta aplicación permite incluir datos de tráfico en procesos de planificación de transporte urbano como rutas de reparto, servicios de carga y descarga y recorridos de eventos públicos. Estos datos pueden contribuir a optimizar las rutas de empresas de reparto de última milla, a las que ofrece la posibilidad reorganizar sus recorridos para evitar las zonas más congestionadas en un momento o fecha concretas. Para ello, la aplicación cuenta tanto con una página web interactiva donde explorar el mapa de tráfico, como con una API REST que facilita la integración con cualquier otro software. Estos resultados se enmarcan en las investigaciones llevadas a cabo por el centro tecnológico para el transporte, la movilidad y la transformación digital. En este ámbito, el centro continúa trabajando en la definición de modelos logísticos y de movilidad y en hacer posible la implementación de soluciones sostenibles y conectadas (vehículo eléctrico, conectado, autónomo, etc.) en la aplicación a dichos procesos. Parte del objetivo del proyecto ha sido el desarrollo de una aplicación de predicción del tráfico en Valencia que, con una precisión superior al 90%, prevé la intensidad de tráfico en una determinada zona de la ciudad en una fecha concreta y una hora determinada n contribuir a una movilidad más eficiente y sostenible. En este sentido, surge el proyecto EMOBCONNECT, en el que se ha trabajado en el desarrollo de modelos predictivos y de optimización para el transporte urbano y la movilidad. Con este objetivo, Itene ha dirigido sus investigaciones hacia el desarrollo de un centro de datos que, replicando escenarios reales de forma virtual, permitiese diseñar y validar escenarios de movilidad y transporte urbanos. APLICACIÓN DE PREDICCIÓN DEL TRÁFICO Como parte del objetivo del proyecto, se ha desarrollado una aplicación de predicción del tráfico en Valencia que, con una precisión superior al 90%, prevé la intensidad de tráfico en una determinada zona de la ciudad en una fecha concreta y una hora determinada. Inventarios y estudios para gestión de RSU Inventarios de señalización Conoce todas las capas de información geolocalizada y formatos de entrega en cartologica.es Descripción del estado del firme y aceras 61 MOVILIDAD
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