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Las islas Canarias podrían convertirse en el destino turístico más seguro de Europa gracias a la Inteligencia Artificial
Las islas Canarias podrían convertirse en el destino turístico más seguro de Europa gracias a la Inteligencia Artificial
Las islas Canarias podrían convertirse en el destino turístico más seguro de Europa gracias a la Inteligencia Artificial
Gracias a la colaboración de la Universidad de Columbia en Nueva York y el equipo de Synergic Partners, un proyecto de Big Data e Inteligencia Artificial para el Centro Coordinador de Emergencias y Seguridad (CECOES) del Gobierno canario ha analizado los datos de actividad entre 2005 y 2018 aportados por el centro (información anonimizada sobre los incidentes, tipos de incidentes, tiempos de respuesta ante una emergencia, localización de las situaciones y el tipo de servicio).
El análisis de estos datos, en combinación con el uso de fuentes abiertas (como climatología, turismo, calendario laboral, algunas características geográficas, etc.), ha permitido realizar un estudio con el que se pueden obtener modelos predictivos para poder anticiparse a una situación de emergencia.
Con el estudio desarrollado a partir del análisis de los datos y mediante técnicas de Machine Learning y Deep Learning (Inteligencia Artificial), se puede predecir en un 80% si se va a producir una o más incidencias en las islas Canarias, en un día, una hora y municipio en concreto.
"La finalidad última es ofrecer mejores servicios de seguridad a los turistas que visitan la isla así como a los residentes y eso lo podemos lograr gracias a las tecnologías Big Data, el cual nos permiten predecir emergencias y estar preparados para disponer de los recursos adecuados en cada situación", explicó Santiago González, director de Tecnologías e Innovación de Synergic Partners, durante la presentación del estudio en Santa Cruz de Tenerife. El proyecto permite mejorar la gestión de los servicios de emergencias, los recursos humanos y también los tiempos de respuesta en el futuro.
Actualmente, la Universidad de Columbia en Nueva York se ha incorporado a la colaboración del proyecto para ampliar las fuentes de datos, como open Street Maps, tráfico, censo, información sociodemográfica o valor de los suelos, y por tanto, mejorar la precisión de acierto del modelo, con el fin de mejorar la seguridad de un destino tradicionalmente turístico como lo son las Islas Canarias; Comunidad que según datos de Frontur, recibió alrededor de 16 millones de turistas en todo el año 2017.
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Quién es quién
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Listado Quién es quién
Comunidad Valenciana
- Centro de Investigación "Reconocimiento de Patrones y Tecnología del Lenguaje Humano" (PRHLT) de la Universidad Politécnica de València
- Data Cycle Hub del Instituto Tecnológico de Informática (ITI)
- Grupo de Investigación "Data Mining, Machine Intelligence and Inductive Programming" (DMIP) de la Universidad Politécnica de València
- Grupo de Investigación "Human Robotics" (HURO) de la Universidad de Alicante
- Grupo de Investigación "Inteligencia Artificial, Planificación y Scheduling" (IA-GPS) de la Universidad Politécnica de València
- Grupo de Investigación "Sistemas inteligentes y de altas prestaciones" (HiPIS) de la Universidad de València
- Grupo de Investigación "Tecnología Informática - Inteligencia Artificial" (GTI IA) de la Universidad Politécnica de València
- Grupo de Investigación de Informática Industrial e Inteligencia Artificial (i3a) de la Universidad de Alicante
- Grupo de Investigación de Ingeniería Bioinspirada e Informática para la Salud (IBIS) de la Universidad de Alicante
- Grupo de Investigación de Reconocimiento de Formas e Inteligencia Artificial (GRFIA) de la Universidad de Alicante
- Grupo de Procedimientos de Construcción, Optimización y Análisis de Estructuras (GPRC) de la Universidad Politécnica de València
- Grupo de Procesamiento del Lenguaje y Sistemas de Información (GPLSI) de la Universidad de Alicante
- Laboratorio de Análisis Inteligente de Datos (IDAL) de la Universidad de València
- Laboratorio de Investigación en Visión Móvil (MVRLab) de la Universidad de Alicante
- Laboratorio de Robótica Inteligente (RobInLab) de la Universidad Jaume I
- Laboratorio de Simulación Computacional Multiescala y Aprendizaje Automático (CoMMLab) de la Universidad de València
España
- Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA)
- Grupo de Sabios sobre Inteligencia Artificial y Big Data del Ministerio de Industria, Turismo y Comercio
Unión Europea
- AI Hub Europe
- AI Watch
- AI4People
- Asociación Europea para la Inteligencia Artificial (EurAi)
- Comunicación de la Comisión Europea "Inteligencia Artificial para Europa"
- Confederación de Laboratorios para la Investigación en Inteligencia Artificial en Europa (CLAIRE)
- European AI Alliance
- Grupo de Expertos de Alto Nivel en Inteligencia Artificial (AI HLEG) de la Comisión Europea
- Proyecto AI4EU
Internacional
- AI Now Institute
- AI4ALL
- Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)
- Artificial Intelligence Center (AIC)
- Artificial Intelligence expert group at the OECD (AIGO)
- Association for Computing Machinery (ACM)
- Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
- Association for Uncertainty in Artificial Intelligence (AUAI)
- International Artificial Intelligence in Education Society (AIED)
- International Association for Artificial Intelligence and Law (IAAIL)
- International Association for Pattern Recognition (IAPR)
- International Association of Engineers Society of Artificial Intelligence
- International Biometrics + Identity Association (IBIA)
- International Federation for Systems Research (IFSR)
- International Neural Network Society (INNS)
- International Telecommunication Union (ITU)
- ITU AI Repository
- ITU-T Focus Group on Artificial Intelligence for Health (AI4H)
- OpenAI
- Partnership on AI
- Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM)
- Society for Modeling & Simulation International (SCS)
- UNICRI Centre for Artificial Intelligence and Robotics
- World Artificial Intelligent Organization (WAIO)
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