Figueres analitza un mètode predictiu per guiar cap a places de pàrquing lliures

Figue­res con­si­dera per mitjà de l’anàlisi que fa l’empresa Figue­res de Ser­veis SA la imple­men­tació d’un sis­tema ano­me­nat smart parking a la ciu­tat per faci­li­tar als con­duc­tors la recerca de pla­ces lliu­res per apar­car a la ciu­tat. El sis­tema és en fase d’anàlisi i s’entra ara en la dar­rera etapa de desen­vo­lu­pa­ment del mètode abans de poder-lo apli­car. Aquest pro­to­tip que ava­lua en l’empresa muni­ci­pal Fisersa vol fer un salt qua­li­ta­tiu en la pres­tació del ser­vei d’esta­ci­o­na­ment regu­lat.

Lluny que­den els plan­te­ja­ments de smart city d’una altra època en què es pre­veia la imple­men­tació de sen­sors per saber a l’ins­tant les pla­ces d’apar­ca­ment que hi havien lliu­res. Ara, per evi­tar aque­lles tec­no­lo­gies cos­to­ses, tant pel que fa a la implan­tació com al man­te­ni­ment, volen apli­car el mètode que ana­litza l’històric de transac­ci­ons de com­pra de tiquets d’apar­ca­ment i les dades mete­o­rològiques de l’Aemet per tal d’incor­po­rar-los a un model pre­dic­tiu que com­bina un algo­risme boos­ted deci­sion tree del tipus XGBo­ost2 per a les pre­dic­ci­ons i deep lear­ning per a l’apre­nen­tatge.

L’objec­tiu seria faci­li­tar al ciu­tadà en temps real la infor­mació per evi­tar que hagi de fer tombs inne­ces­sa­ris per la ciu­tat per bus­car apar­ca­ment. Les dades es farien arri­bar al con­duc­tor a través de pan­nells infor­ma­tius, apli­ca­ci­ons mòbils i llocs web. Es vol­drien faci­li­tar aquests càlculs pre­dic­tius al con­duc­tor perquè tant els pogués con­sul­tar abans de sor­tir de casa com quan ja fos dins del cotxe a Figue­res mateix.

El pro­to­ti­pus desen­vo­lu­pat fins ara ha ser­vit per vali­dar el que es pot pre­dir fins a 48 hores vista amb una pre­cisió molt alta –superant el 97% en la majo­ria de zones de la ciu­tat– la dis­po­ni­bi­li­tat d’apar­ca­ment en les dife­rents zones d’àrea blava i verda de la ciu­tat.