Innovations in Urban Traffic Management Using Heterogeneous Data Sources and AI: An Integrated Approach

Authors

DOI:

https://doi.org/10.26754/jjii3a.202410588

Abstract

In this brief article, we present our current and future research focused on improving urban traffic management and prediction techniques. Our methodology is based on integrating data from diverse sources and applying advanced analysis and modeling techniques. This approach aims to optimize urban planning and promote more sustainable transportation systems in urban environments, adapting to the changing needs of modern cities.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Iván Gómez Pascual, Universidad de Zaragoza

Desde agosto de 2023, Iván Gómez está cursando su doctorado en Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos en el contexto del proyecto NEAT-AMBIENCE, centrado en el análisis y la predicción avanzados del tráfico para mejorar la movilidad urbana.

Anteriormente, completó un máster en Big Data y Análisis de Datos en la UNIR (España) y se graduó en Ingeniería Electrónica y Automática en la Escuela Universitaria Politécnica de Teruel (España), donde recibió el premio al mejor expediente académico y al mejor Proyecto de Fin de Grado, el cual se centró en la estimación del riesgo de caídas utilizando acelerómetros y técnicas de aprendizaje automático.

Además de sus estudios académicos, su carrera profesional se extiende al sector privado, donde aborda desafíos de ingeniería de datos, análisis de datos y ciencia de datos en entornos empresariales dinámicos.

Sergio Ilarri Artigas, Universidad de Zargoza

Sergio Ilarri es Catedrático en el área de Lenguajes y Sistemas Informáticos en la Universidad de Zaragoza. Actualmente, es el coordinador del Grado en Ingeniería Informática en la Escuela de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de Zaragoza. También coordina el grupo de investigación COSMOS, financiado por el Gobierno de Aragón, y lidera el proyecto de investigación NEAT-AMBIENCE, financiado por la Agencia Estatal de Investigación (AEI).

Su principal área de investigación es la gestión de datos, con intereses que incluyen la computación móvil, las redes vehiculares, los sistemas de recomendación contextuales, los flujos de datos, los sistemas de información y la toma de decisiones basada en datos. Ha publicado numerosos trabajos en revistas y conferencias relevantes y ha participado como editor invitado de números especiales de revistas como Transportation Research Part C, IEEE Internet Computing, IEEE Multimedia, Journal of Systems and Software, Distributed and Parallel Databases, y Personal and Ubiquitous Computing. Además, ha desarrollado sólidas colaboraciones internacionales a través de estancias de investigación, por ejemplo, en el Laboratorio de Computación Móvil de la Universidad de Illinois en Chicago y en la Universidad de Valenciennes en Francia.

Downloads

Published

2024-07-17

How to Cite

Gómez Pascual, I., & Ilarri Artigas, S. . (2024). Innovations in Urban Traffic Management Using Heterogeneous Data Sources and AI: An Integrated Approach. Jornada De Jóvenes Investigadores Del I3A, 12. https://doi.org/10.26754/jjii3a.202410588

Issue

Vol. 12 (2024): Actas de la XIII Jornada de Jóvenes Investigadores e Investigadoras del I3A - 26 de junio de 2024

Section

Artículos (Tecnologías de la Información y las Comunicaciones)

License

Copyright (c) 2024 Iván Gómez, Sergio Ilarri

Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.