Proyecto Ascender

Implementaremos tres casos de uso para mostrar las capacidades de la arquitectura ascender para facilitar el desarrollo, despliegue y ejecución eficiente de servicios avanzados de análisis de datos con un valor socioeconómico y científico real. Para ello, la tecnología se validará en dos pilotos reales ubicados en la ciudad de Barcelona y uno en la Denominación de Origen (DO) Costers del Segre en Lleida.

En cada uno de estos casos, ascender instalará diferentes sensores y recursos de computación y comunicación sobre los cuales se ejecutarán los métodos de análisis capaces de extraer el conocimiento necesario para cada uno de los casos de uso e incrementar así la eficiencia de estos sectores.

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Movilidad inteligente: Detección de situaciones de riesgo en movilidad intermodal

Este caso de uso aborda la necesidad de una movilidad más inteligente, segura y conectada en las ciudades.

Su objetivo principal es la identificación de situaciones de riesgo en tiempo real que pueden provocar accidentes de tráfico en áreas urbanas altamente complejas, con especial interés en la interacción entre la red de tranvías, autobuses, taxis, coches, motos, bicicletas, peatones.

Esto facilitará la generación de alertas (p. ej. enviar una señal de alarma a vehículos conectados) y la creación de estadísticas de tráfico (congestiones, infracciones, situaciones de riesgo, etc.) para gestionar el tráfico de forma más segura y eficiente.

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La computación edge permitirá procesar múltiples fuentes de datos extremos y enviar alertas generadas mediante tecnologías de comunicación de latencia ultra-baja (5G, 802.11p, etc.).
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Por otro lado, mediante computación cloud, se agregarán los resultados de las analíticas ejecutadas en los recursos edge para implementar así mejores políticas de movilidad.
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Movilidad sostenible: Calidad del Aire

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El objetivo principal de este caso de uso es monitorear el impacto medioambiental del transporte urbano para lograr una movilidad sostenible y limpia en las ciudades.

ascender desarrollará flujos de trabajo que incluirán
los siguientes modelos:

Microscópicos (principalmente en recursos de computación edge), mejorando soluciones de estimación ya existentes y basándose en el uso de mediciones de tráfico en tiempo real (tipo de vehículo, velocidad, aceleración, etc.)
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Macroscópicos (en recursos cloud), desplegados y ejecutados por el cómputo continuo para alimentar los modelos de calidad del aire macroscópicos [Caliop] y estimar la calidad del aire de grandes áreas urbanas.
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Todo esto servirá, entre otros fines, para capturar el impacto de incidentes de tráfico específicos y patrones de conducción, como por ejemplo, el impacto de vehículos de reparto esperando con el motor encendido, intervenciones para la realización de obras que dificultan el tráfico, etc.

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Agricultura de precisión: Estimación de producción, plagas y estrés hídrico en viñedos

Centrándose en el cultivo de la uva, ascender desarrollará flujos de trabajo en un cómputo continuo, incluyendo:
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Recursos de computación edge instalados en vehículos y estaciones, para ejecutar analíticas que permitan identificar la estructura vegetativa (brotes, uvas y fallas), así como caracterizar enfermedades y estado hídrico.
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Por otro lado, gracias a los recursos de computación cloud, lograremos estimar el volumen de producción y la planificación de riego.

El análisis de los procesos de brotación permitirá estimar y optimizar el volumen de producción de vino, así como su planificación y venta. Además, la detección y caracterización de enfermedades permite determinar la aplicación del producto fitosanitario más adecuado a una granularidad muy fina.

Finalmente, determinar el estado hídrico de la planta nos dará la posibilidad de planificar correctamente el riego, en función de la capacidad de retención de agua del suelo, las condiciones climáticas y energéticas de la planta, y el momento fenológico de esta.

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