Autoencoder aplicado a la ubicación óptima de sensores de tráfico

Título: Autoencoder aplicado a la ubicación óptima de sensores de tráfico

Expositores: Damián Fernández y Nicolás Jares

Fecha: 22/09/2021 11 hs.

Meet: https://meet.google.com/qeh-kntz-som

Youtube: https://youtu.be/0SGAIGyJjqg

Resumen 

Conocer el estado del tráfico en una red de transporte es importante para la toma de decisiones y la formulación de políticas de transporte. Una manera de obtener el estado del tráfico es mediante la instalación de cámaras u otro tipo de sensores de tráfico a lo largo de la red de transporte. En contextos de presupuestos acotados surge naturalmente el problema de decidir cuál es la cantidad necesaria de sensores y cuál es la mejor ubicación para cada uno de ellos.

En este trabajo se propone una solución para este problema combinando una red neuronal para ubicar los sensores junto a un modelo matemático para estimar el flujo en el resto de la red de transporte.