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La Big Data detectará amenazas inminentes dentro de las ciudades inteligentes

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Con número creciente de dispositivos conectados a Internet y un sinnúmeros de personas que comparten sus experiencias en vivo dentro de las redes sociales, cada minuto se genera una cuasi infinita cantidad de datos útiles para quien sepa aprovechar su valor. El análisis de estos datos podría mejorar la difusión y la comprensión de la información sobre el tráfico, los eventos y otras experiencias relacionadas con la ciudad inteligente.

El análisis de toda los macro datos probablemente jugará un papel clave en las ciudades del futuro, permitiendo sistemas que perciban una ciudad a micro-niveles e informen decisiones a los gobiernos y los ciudadanos dentro de los marco de tiempo limitados.

Investigadores de la Universidad King Abdulaziz, en Arabia Saudita, han utilizado recientemente la Big Data para detectar eventos espacio- temporales, que atenten la seguridad de los ciudadanos, en los alrededores de Londres, probando el potencial de estas herramientas para aprovechar la valiosa información en tiempo real.

La investigación fue una mirada de lo que sería una sociedad inteligente, como una subparte de una ciudad… Fue un diseño de un flujo de trabajo con Apache Sopar y Tableau, para detectar eventos espacio temporales dentro de la ciudad europea, para así ayudar a la concientización de la ciudad, la toma de decisiones y la planificación urbana.

Se basó principalmente en el análisis de las redes sociales, recopilando, procesando y analizando datos de gran tamaño en Twitter, lo cual logró detectar con éxito en Londres con su respectiva ubicación, nombre del evento y hora, expresó Sugimiyanto Suma, uno de los investigadores de la universidad saudí.

El proyecto no solo detectó los datos eficientemente de los eventos en Londres, sino también en simultaneo, desarrollaba una arquitectura de análisis de la Big Data que podría ser útil para la detección de cualquier tipo de eventos, principalmente los que atenten contra la seguridad. Para ello los investigadores usaron plataformas de Big Data y Auto aprendizaje.

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“Encontramos y localizamos las congestiones alrededor de Londres y demostramos empíricamente que los eventos se pueden detectar automáticamente mediante el análisis de datos… Detectamos la ocurrencia de múltiples eventos, como convenciones y encuentros grupales”.

En el futuro, el flujo de trabajo de los macro datos para la detección de eventos espacio temporales, desarrollado por Suma y sus colegas, podría ser adoptado y perfeccionado para otros investigadores, con el fin de lograr resultados más detallados sobre estos eventos. También podría ayudar al gobierno y a otras partes interesadas en sus procesos de toma de decisiones y planificación urbana.

 
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Ernesto Briceno Leonett

Ernesto Briceno Leonett

Estudiante de economía de la UCV. Defensor de las libertades personales y por supuesto también del mercado. Tecnófilo.

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