IBM ayuda a la ciudad de Estocolmo a predecir mejores opciones de transporte

Reafirmando su compromiso con la analítica de negocios, IBM anunció una nueva colaboración con el KTH Royal Institute of Technology para dar a los residentes y funcionarios de la ciudad de Estocolmo una forma más inteligente de administrar y usar el transporte.

Los investigadores del KTH Royal Institute of Technology en Suecia están usando la tecnología streaming analytics de IBM para recopilar información en tiempo real de los dispositivos Global Positioning System (GPS) ubicados en casi 1,500 taxis en la ciudad y pronto lo expandirán para reunir información de camiones de reparto, sensores y sistemas de tránsito, monitores de contaminación e información meteorológica. Los datos se procesan utilizando el revolucionario software streaming analytics de IBM InfoSphere Streams. Ello permite dar a las autoridades de la ciudad y a sus residentes información en tiempo real sobre el flujo de tránsito, los tiempos de viaje y las mejores opciones de recorridos.

Por ejemplo, un residente podría enviar un mensaje de texto con su ubicación actual y destino deseado. La tecnología procesaría instantáneamente la información sobre tránsito, trenes y clima en tiempo real y ofrecería los ahorros de tiempo estimados utilizando transporte público y automóvil, dando a la gente una visión exacta e instantánea de cuál es la forma más rápida de llegar al destino.

Durante el último año, IBM trabajó con la ciudad de Estocolmo para monitorear el flujo del tránsito durante la hora pico. El sistema de administración de la congestión redujo el tránsito en la capital sueca en 20%, redujo los tiempos de viaje promedio en casi 50% y disminuyó la cantidad de emisiones en 10%, en tanto que la proporción de vehículos ecológicos, exentos de impuestos, aumentó a 9%.

“Estamos comenzando a ver lo que es posible lograr con el servicio de análisis continuo de IBM,” comentó Gunnar Söderholm, de la ciudad de Estocolmo. “Nos emociona trabajar con KTH para investigar soluciones más inteligentes que nos permitan administrar mejor nuestros caminos y nuestros sistemas de transporte público y ayudar a los usuarios a llegar a destino en la forma más rápida posible.”

El valor de InfoSphere Streams está en su capacidad de analizar e integrar cualquier tipo de entradas de datos en forma continua: texto, voz, imágenes, video, bases de datos, informes climáticos, noticias, sonidos, información sobre mercados y datos de aplicaciones en tiempo real. El software determina automáticamente qué información es relevante para resolver un problema en particular y continuamente refina los resultados a medida que ‘fluyen’ los datos nuevos, dando a las organizaciones conocimientos instantáneos y exactos que pueden traducirse en una ventaja competitiva en un mercado en constante cambio.

“Menos de un año después de su lanzamiento, nuestra tecnología streaming analytics experimenta un rápido proceso de crecimiento y adopción en el mercado,” comentó Arvind Krishna, gerente general de IBM Information Management. “Desde científicos hasta entidades financieras, las organizaciones de todos los tamaños recurren a la analítica continua de IBM para acceder a un conocimiento instantáneo a partir de sus datos.”

KTH recientemente recibió un Subsidio de IBM destinado a la Educación Universitaria Compartida, que acelerará el desarrollo de sistemas de transporte inteligente y promoverá su investigación en forma conjunta con la Ciudad de Estocolmo.

“La capacidad de la tecnología streaming analytics de IBM de combinar distintos tipos de datos y analizarlos en tiempo real es crucial para estirar los límites de nuestra investigación,” señaló Haris Koutsopoulos, Profesor de la División de Transporte y Logística de KTH. “Juntos estamos cambiando cómo la gente pensará en la forma de viajar y cómo las ciudades administran el tránsito.”

Información adicional:
Material de prensa IBM Analytics: http://www.ibm.com/press/analytics
Video: Cómo funciona Analytics http://www.youtube.com/watch?v=_HbjsNaUJ2A
Publicidad solución a congestión de tránsito IBM: http://bit.ly/bHneX5

 

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