{"id":43202,"date":"2020-08-31T13:59:34","date_gmt":"2020-08-31T17:59:34","guid":{"rendered":"http:\/\/www.ing.una.py\/?p=43202"},"modified":"2020-08-31T13:59:34","modified_gmt":"2020-08-31T17:59:34","slug":"presentaron-un-proyecto-para-la-utilizacion-de-deep-learning-y-un-software-de-simulacion-de-movilidad-urbana-para-predecir-valores-de-variables-del-trafico-en-la-zona-de-ybera-san-lorenzo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=43202","title":{"rendered":"Presentaron un proyecto para la utilizaci\u00f3n de Deep Learning y un software de simulaci\u00f3n de movilidad urbana para predecir valores de variables del tr\u00e1fico en la zona de Ybera – San Lorenzo"},"content":{"rendered":"

\u00abUtilizaci\u00f3n de Deep Learning y Software de Movilidad Urbana para la predicci\u00f3n\u00a0de \u0301variables del tr\u00e1fico\u00a0en la zona de Ybera \u2013 San Lorenzo\u00bb<\/b><\/em>, se denomina la presentaci\u00f3n del Trabajo Final de Grado (TFG) que presentaron los ahora ingenieros Elvia Patricia Mart\u00ednez Mart\u00ednez y Walter Guillermo Daniel Gamarra<\/strong>,<\/b>\u00a0como \u00faltima prueba para egresar de la carrera de\u00a0Ingenier\u00eda Electr\u00f3nica de la Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA)<\/b>. La exitosa defensa del trabajo se realiz\u00f3 el viernes 28 de Agosto en el<\/b>\u00a0Auditorio de CITEC, ubicado en Isla Bogado \u2013 Luque<\/b>.\nEl tr\u00e1fico, as\u0131 como la congesti\u00f3n y el colapso del mismo son fen\u00f3menos que a la fecha de hoy han sido largamente \u0301estudiados. La raz\u00f3n de esto es la enorme importancia que tiene el tr\u00e1fico en el bienestar de los que viven en cierta zona o la \u0301transitan y en el inter\u00e9s econ\u00f3mico de los diversos sectores que ven c\u00f3mo su productividad o ganancias son afectadas, directa o indirectamente, por las condiciones del tr\u00e1fico. No menos \u0301relevante es el hecho de que la fluidez del tr\u00e1fico puede resultar determinante en situaciones de emergencia, en el caso de que el tiempo de respuesta a determinada situaci\u00f3n sea un factor cr\u0131tico.\nHay un consenso general de que tanto el crecimiento de la poblaci\u00f3n como el crecimiento de la econom\u00eda (relacionado con el n\u00famero de veh\u0131culos y necesidad de traslados) se desarrollan a un ritmo que sobrepasa las posibilidades de crecimiento de la infraestructura vial de una poblaci\u00f3n dada, por lo tanto, todas \u0301las grandes ciudades son propensas a experimentar problemas de congesti\u00f3n de tr\u00e1fico. Debido a la enorme importancia que tiene el tr\u00e1fico, existen numerosas publicaciones que analizan \u0301las causas que llevan a su congesti\u00f3n y profundizan en el \u0301estudio de sus distintos tipos de colapsos.\nEl Trabajo Final de Grado presentado propone la utilizaci\u00f3n de m\u00e9todos de inteligencia artificial para la predicci\u00f3n de \u0301variables de tr\u00e1fico que miden la congesti\u00f3n vehicular en la zona de Ybera – San Lorenzo. Se utilizan \u0301redes neuronales profundas para determinar cu\u00e1nto tiempo pierden los veh\u0131culos, dependiendo de las cantidades de automotores que se estima circulan en la red de tr\u00e1fico y las configuraciones de \u0301los sem\u00e1foros de dicha zona. Con dichas redes, se obtiene una reducci\u00f3n del tiempo de c\u00e1lculo de alrededor de mil veces con respecto al simulador con una p\u00e9rdida de precisi\u00f3n menor al 10 %. \u0301Se utilizan adem\u00e1s algoritmos gen\u00e9ticos para demostrar la utilidad de dichos m\u00e9todos a la hora de \u0301buscar estrategias para lidiar con la ralentizaci\u00f3n del flujo vehicular. Finalmente, se implementa \u0301una interfaz gr\u00e1fica de usuario para manipular el sistema completo de una manera amigable.]]> \t<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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