Algoritmos de inteligencia colectiva
El proyecto HPA4CF tiene como objetivo desarrollar algoritmos de optimización IA para abordar desafíos computacionales asociados con la movilidad compartida y aprendizaje cooperativo, cuantificar sus beneficios potenciales, y, en definitiva, ayudar a las autoridades a tomar mejores decisiones basadas en inteligencia colectiva.
Agencia financiadora: H2020-EU.1.3.2. – Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility. MSCA-IF-2016 – Individual Fellowships. Grant agreement ID: 751608. Filippo Bistaffa (IIIA).
IA para implementar políticas sostenibles de movilidad compartida online
Con la creciente popularidad de la economía compartida, los servicios de transporte compartido están llamados a transformar la movilidad urbana. De hecho, se prevé que la movilidad compartida tenga importantes repercusiones ambientales y económicas al reducir la contaminación (por ejemplo, las emisiones de CO₂ y la contaminación acústica), la congestión del tráfico y el consumo de energía. Ccompartir los viajes se hace aún más atractivo en un mundo futuro de automóviles que se conducen solos, y estimula la transición de la conducción en solitario al transporte público.