Rutas en bici que se adaptan.
Navegación ciclista para Barcelona que combina tráfico en tiempo real, histórico de uso y condiciones ambientales en modelos de ML que calculan rutas seguras en cada momento.
- Cliente
- BcnByBike
- Servicio
- App móvil e IA
- Año
- 2019
- Stack
- React Native · AWS SageMaker · Keras · Maps API
Plataforma de navegación urbana con IA que optimiza rutas ciclistas usando predicción de tráfico y preferencias personalizadas.
Cliente
BcnByBike aplica modelos de machine learning para optimizar el ciclismo urbano en Barcelona, integrando datos de tráfico en tiempo real, patrones históricos de los usuarios y condiciones ambientales para calcular rutas ciclistas seguras y eficientes de forma dinámica.
- React Native
- Ruby on Rails
- AWS SageMaker
- MapsAPI
- Machine Learning
- Keras
- GraphQL
- PostgreSQL
Producto
Sistema de navegación urbana impulsado por IA.
Motor de predicción de tráfico entrenado con datos históricos de congestión y fuentes de tráfico en tiempo real vía Google Maps API.
Redes neuronales recurrentes (RNNs), entrenadas con AWS SageMaker y Keras, predicen variaciones de tráfico a corto plazo en las rutas ciclistas.
Las preferencias de usuario se procesan mediante modelos de filtrado colaborativo que se adaptan progresivamente a los hábitos de cada ciclista, mejorando las rutas personalizadas mediante aprendizaje continuo.
Integración de fuentes de datos ambientales (meteorología, niveles de contaminación, estado de las vías) para ajustar dinámicamente el modelo de puntuación de rutas.
Servicios backend desarrollados en Ruby on Rails con capa API GraphQL para intercambios de datos cliente-servidor eficientes en tiempo real.
PostgreSQL con indexación geoespacial para cálculos de rutas de alto rendimiento y consultas de localización en móvil.
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