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Fujitsu y la Carnegie Mellon colaboran en el desarrollo de la tecnología 'Social Digital Twin' para ciudades inteligentes

28 Marzo 2022por Redacción

Investigadores de Fujitsu Limited y de la Universidad Carnegie Mellon han anunciado una línea de colaboración en proyectos de I+D relacionados con el desarrollo de la tecnología 'Social Digital Twin' y con el lanzamiento de aplicaciones prácticas .

Esquema de la construcción de un gemelo digital social realizado por Fujitsu y la Carnegie Mellon University

Esquema de la construcción de un gemelo digital social realizado por Fujitsu y la Carnegie Mellon University

La iniciativa es el primer intento de Fujitsu y la Universidad Carnegie Mellon (UCM) para explorar futuras aplicaciones de los gemelos digitales sociales en las comunidades globales; es decir, desarrollos que reproducen digitalmente las relaciones y conexiones entre personas, bienes, economía y sociedad para ofrecer un entorno de simulación, predicción y toma de decisiones en el que resolver problemas sociales complejos.

Así, en concreto, un proyecto del Mobility Data Analytics Center (MAC) de la UCM aplicará datos del mundo real, como normas de tráfico y movimiento de los vehículos, para evaluar la eficacia de las medidas diseñadas para estimar y controlar dinámicamente el tráfico.

Otro proyecto, este realizado con el Computational Behavior Lab del centro universitario y el Instituto de Robótica de la Facultad de Informática, ampliará las capacidades actuales de modelado 3D de peatones y realizará previsiones 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.

A partir de los resultados de estas iniciativas, ambas organizaciones desarrollarán tecnologías y aplicaciones capaces de simular, en  tiempo real, redes de tráfico y patrones de movimiento de personas, lo que tendrá un papel activo en la mejora la congestión en las ciudades, aparte de influir positivamente en el comportamiento de los viajes y en conseguir poblaciones más sostenibles y seguras en el futuro.

La participación de la Carnegie Mellon está dirigida por Laszlo A. Jeni, director del Computational Behavior Lab, y por Sean Qian, director del MAC.

Tecnologías en la intersección de lo real y lo digital

Dentro de este convenio, Fujitsu y la UCM están aplicando las llamadas 'tecnologías convergentes', conocimientos y herramientas avanzadas que combinan las ciencias de la computación y los de humanidades y las ciencias sociales para resolver  problemas a los que se enfrentan las ciudades.

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.

Fujitsu y la 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.

Planes de futuro

Además del análisis de la congestión del tráfico y de las formas de ofrecer eficiencia económica, Fujitsu y la CMU seguirán aprovechando la plataforma Social Digital Twin para promover la verificación de medidas detalladas para resolver problemas medioambientales, como la reducción de las emisiones de CO2 y la mejora de las redes de transporte urbano.

Además, los investigadores continuarán sus esfuerzos para contribuir a la realización de ciudades inteligentes de próxima generación seguras y sostenibles, promoviendo medidas para mitigar las pandemias y garantizar la asignación flexible y eficiente de los recursos médicos al tiempo que se impulsa el crecimiento económico.

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