GreenMov, le projet de recherche européen sur les modèles de données intelligents et les services de mobilité : une fin réussie

, , , ,

Greenmov Final

Après deux années de travail intense, le projet a démontré des services de mobilité urbaine verte intelligente dans 3 pilotes (Murcie – Molina de Segura, Nice et Flandre).

Les modèles de données et les services qui ont été définis peuvent être utilisés dans n’importe quelle ville et pourraient être extrapolés à d’autres villes avec très peu de travail ou d’adaptation : la réplication est le mot-clé.

Le projet de recherche européen GreenMov (Modèles de données et services de mobilité verte pour les écosystèmes intelligents), coordonné par Atos et cofinancé par le Programme pour la connectivité en Europe de l’Union européenne (CEF), a pris fin, et les partenaires de son consortium (la région Flamande, FIWARE Foundation, imec, Université Côte d’Azur via son Institut d’Innovation et de Partenariats IMREDD, MT3, HOPU, Ayuntamiento de Murcia et Ayuntamiento de Molina de Segura) sont fiers d’annoncer que les résultats du projet sont conformes aux attentes.

Il s’agit de services de prévision d’intelligence artificielle, où des capteurs fournissent des données pour la qualité de l’air, les prévisions de bruit et de trafic avec des résultats extrêmement précis pour améliorer le transport intermodal des passagers (également appelé trajet mixte), qui consiste à utiliser deux modes de transport ou plus dans un trajet. Le trajet mixte est souvent utilisé pour combiner les avantages de différentes options de transport.

Ces services proposés peuvent être transférés à n’importe quelle ville intéressée à les utiliser, permettant ainsi aux autorités locales de prendre des décisions basées sur les prévisions, afin de décider si elles doivent réduire le trafic, le détourner ou prendre toute autre mesure nécessaire.

Voici quelques-uns des principaux résultats obtenus :

  • Une architecture de référence pour les scénarios de mobilité.
  • 8 modèles de données intelligents étendus et 9 nouveaux modèles de données intelligents.
  • Quelques vocabulaires OSLO et profils d’applications contextualisés pour la mobilité.
  • 8 services de mobilité pour le bruit, la qualité de l’air, la disponibilité des vélos et le calcul et la prévision du trafic.
  • Un nouveau bloc de construction pour résoudre les requêtes fédérées sur plusieurs brokers de contexte.
  • Livre blanc avec les leçons apprises sur le déploiement de ces modèles et services dans les 3 pilotes (Nice, Flandre et Murcie-Molina de Segura).

Veuillez consulter https://green-mov.eu pour trouver toutes les informations sur les réalisations et les descriptions des trois pilotes.