1. “El resultado: una Red Neuronal Mallada gestionada por MAP.IA Link que realiza la integración total de los sistemas (semáforos, luminarias, señalética, sensores, datos, clima, contaminación, densidad, seguridad) logrando el desplazamiento de las personas con mayor fluidez y confianza”
2. Smart.Motion ha creado a MAP.IA Link, una Inteligencia Artificial de Capa Superior Multitask (Software as a Service - SaaS) con capacidades de recolectar datos, analizarlos, tomar decisiones informadas para optimizar la circulación y mejorar la seguridad en las calles; con capacidades de Manejar a otras IA´s, de Adaptarse mediante reeducación y Predecir flujos de tránsito, (MAP.IA) resultando una verdadera Asistente Multi Tareas en pos de lograr ciudades inteligentes, mejorar la calidad de vida de los ciudadanos, optimizar el uso de los recursos, aumentar la seguridad y la eficiencia, fomentando la innovación y la sostenibilidad.
3. Es importante tener en cuenta que cualquier recopilación de datos se ajusta de acuerdo con las leyes y regulaciones de privacidad y protección de datos.
4. MAP.IA Link vincula, analiza y gestiona las 3 soluciones, los semáforos
neuronales (Motion.Link) con la señalética activa (Sight.Link) y las
luminarias vigías (Lumix.Link), integrándolas, resultando así en una red
neuronal mallada adaptativa de la gestión del movimiento capaz de:
1. MAP.IA Link captará datos de la Red Neuronal Mallada Semafórica| i.NET que admite distintas tecnologías de comunicación, ejemplo: RSU (RoadSide Unit), LORA, 4G, 5G, integrado a las Luminarias, Semáforos y Señalética, nos permite crear red mallada para que se conecten mediante distintos protocolos, ej.: V2X (Vehículo a X), comunicación entre vehículos con el entorno (semáforos neuronales, señalética adaptativa, luminarias vigías). Las RSU pueden resultar de instalación costosa, pero ayudará a mejorar el flujo vehicular y a prevenir accidentes, o dar un salto generacional e investigar sobre el C-V2X (Celular vehículo a x) basado en red celular 5G, Instalación V2X con GPS incorporado, pudiéndose plantear un proyecto de ley respecto de la obligatoriedad de la instalación del V2X mediante RTO o VTV (revisión técnica vehicular obligatoria).
2. ¿Qué tipo de datos capturará i.NET? La Red Neuronal capturará una variedad de datos para optimizar la circulación y el movimiento de personas:
Tecnología desarrollada e integrada a nuestra Inteligencia Artificial de Capa Superior MAP.IA Link ha sido creada desarrollando e implementado una combinación de diferentes tecnologías y técnicas, a saber:
Visión por
computadora
La interpretación de imágenes y video (por ejemplo, para detectar vehículos en las cámaras de tráfico), utilizamos visión por computadora. P.O.T.S: Perception Object Tracker System.
Aprendizaje
profundo
Ésta es una subcategoría del aprendizaje automático que se utiliza para entrenar redes neuronales con muchas capas (de ahí el término “profundo”) . Estas redes son capaces de aprender patrones complejos.
Aprendizaje
por refuerzo
Con el fin de optimizar la circulación del tráfico hemos realizado a nuestra MAP.IA Link un aprendizaje automático, aprendiendo a tomar decisiones en un entorno mediante la prueba y el error.
Sistemas de recomendación
Del análisis de
datos históricos
podemos predecir
qué acciones serán
más efectivas
para la gestión
del tráfico
