Fujitsu y la Universidad Carnegie Mellon colaboran en el desarrollo de la tecnología «Social Digital Twin» para las ciudades inteligentes

Investigadores de Fujitsu Limited y de la Universidad Carnegie Mellon han anunciado el lanzamiento de proyectos de investigación en colaboración centrados en el desarrollo de la tecnología «Social Digital Twin«, con énfasis en la exploración de aplicaciones prácticas para su investigación y tecnología conjuntas.

Un Social Digital Twin reproduce digitalmente las relaciones y conexiones entre las personas, los bienes, la economía y la sociedad para ofrecer un entorno de simulación, predicción y toma de decisiones en el que resolver diversos y complejos problemas sociales. Esta investigación es el primer intento entre Fujitsu y CMU de explorar las futuras aplicaciones de los Gemelos Digitales Sociales en las comunidades globales.

Un proyecto a través del Mobility Data Analytics Center (MAC) de la CMU aprovechará los datos del mundo real, incluyendo la entrada de las normas de tráfico y el movimiento de los vehículos, para evaluar la eficacia de las medidas diseñadas para estimar y controlar dinámicamente el flujo de tráfico.

Otro proyecto con el Computational Behavior Lab de la CMU, en el Instituto de Robótica de la Facultad de Informática, ampliará las capacidades actuales de modelado 3D de peatones y previsión de su comportamiento a lo largo del tiempo en entornos urbanos. Esta tecnología puede utilizarse para controlar la actividad en las calles y determinar dónde pueden producirse problemas o accidentes.

Los esfuerzos de la CMU estarán dirigidos por Laszlo A. Jeni, director del Computational Behavior Lab, y Sean Qian, director del MAC. Fujitsu y CMU se basarán en los resultados de estos proyectos para crear tecnologías básicas para los Social Digital Twins que simularán las redes de tráfico y los patrones de movimiento de las personas en tiempo real. Este trabajo se basará en el despliegue de los proyectos de los investigadores con el instituto de investigación del transporte de la CMU, Traffic21.

Los investigadores prevén que la tecnología de los Gemelos Digitales Sociales desempeñará un papel activo en la mejora de los esfuerzos para aliviar la congestión, influir positivamente en el comportamiento de los viajes y, en última instancia, ayudar a conseguir ciudades más sostenibles y seguras en el futuro.

«Tecnologías convergentes» en la intersección de los mundos humano y digital
Dentro de este proyecto, Fujitsu y CMU aprovecharon las llamadas «tecnologías convergentes», conocimientos y herramientas avanzadas que combinan las ciencias de la computación y los conocimientos de las humanidades y las ciencias sociales, con el objetivo de resolver los diversos y complejos problemas a los que se enfrentan las ciudades que trabajan para hacer realidad una sociedad sostenible. Los investigadores pretenden desarrollar una nueva plataforma que ofrezca un amplio conjunto de soluciones para diversos problemas sociales basadas en simulaciones muy precisas de los movimientos de personas y vehículos y en la capacidad de visualizar y predecir acciones futuras y posibles riesgos basados en las características del comportamiento humano. Al utilizar la plataforma Social Digital Twin recientemente desarrollada para analizar y predecir el comportamiento de las personas y los movimientos de los vehículos, se pueden reflejar por adelantado los efectos y los posibles riesgos de las intervenciones para optimizar los resultados de la planificación y la política urbanas.

Resumen de la investigación en colaboración
La investigación de Fujitsu y CMU se centrará inicialmente en el desarrollo de tecnología de detección avanzada para comprender mejor los movimientos de las personas, mejorar la previsión del comportamiento a través de la inteligencia artificial y crear modelos Social Digital Twin para simular cómo las personas interactúan con los bienes, la economía y la sociedad.

La investigación incluirá un modelo de Gemelo Digital Social basado en datos de tráfico en tiempo real de las redes de carreteras que sea capaz de comprender de forma dinámica la cambiante demanda de tráfico de la ciudad. Los investigadores podrán utilizar los modelos digitales para ensayar soluciones de tráfico urbano que permitan ajustar las normas de circulación y los sistemas de peaje en función del flujo de tráfico eficiente.

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