27/06/2017 - Un système innovant de collecte et de traitement des données des capteurs de véhicules, Prix Accenture de l'École d'ingénierie de Bilbao

Menéame

Le secteur automobile intègre de plus en plus de technologies dans les véhicules qu'il fabrique, en les dotant de capteurs intégrés qui quantifient et surveillent les grandeurs physiques de l'environnement. Ces capteurs collectent des quantités de données auxquelles on peut donner beaucoup d'avantages, au-delà de celles d'améliorer la condition et les performances des véhicules.

À cette fin, Borja Alonso Aguado a réalisé son travail de Fin de Master, en développant un modèle pour capturer d'abord et pouvoir ensuite traiter l'énorme quantité d'informations provenant des véhicules et qui a de multiples fonctions et avantages. Votre travail a été récompensé par le Prix Accenture Le meilleur travail de Fin de Maîtrise. L'étudiant lauréat, diplômé en Ingénierie de Télécommunication, a reçu le prix lors d'une manifestation à l'École d'Ingénierie de Bilbao.

Le professeur Manuel Vélez a supervisé le travail de Borja Alonso, qui est divisé en deux parties. Dans la première phase, il se concentre sur le développement d'un modèle réaliste de collecte de données provenant des véhicules circulant sur les routes de l'AVC; une partie du travail a été acceptée et publiée dans le XXXI Symposium national de l'Union scientifique internationale de radio (URSI) tenu à l'Université autonome de Madrid en septembre de l'année dernière. Et dans la seconde, Alonso est allé plus loin dans sa recherche, en développant une étude d'optimisation du modèle de réseau nécessaire pour fournir un service aux véhicules, qui a été présenté en février dernier à la IIIe Conférence internationale sur l'Harmony Search Algorithm, tenue à Bizkaia Aretoa, le bâtiment que l'UPV/EHU a à Bilbao.

Né à Bilbao en 1991, Borja a investi huit mois dans le développement du travail, qu'il a réalisé pendant qu'il travaillait dans Artèche Smart Grid et à l'aide de l'outil de logiciel mathématique <'MATLAB >' à toutes les étapes du projet. La première étape a consisté à mettre au point un logiciel pour simuler la distribution de véhicules sur les routes de l'AVC, y compris des cartes, des routes et des stations de base de TDT, entre autres données. L'étape suivante a été la mise au point d'un logiciel permettant de gérer l'emplacement des véhicules et de calculer le point de travail optimal pour les stations de base selon des critères économiques pour réduire les coûts et la couverture.

"Ce projet permet d'optimiser tout type de réseau, pas seulement celui des véhicules," souligne l'étudiant récompensé qui ajoute que son projet permet "d'appliquer des stratégies dynamiques pour améliorer la circulation. Connaissant en temps réel des données telles que le nombre de véhicules circulant dans un sens donné, on pourrait modifier le sens de certaines voies ou en connaissant l'état de la route, modifier la limite de vitesse." Son projet servirait également à "avoir une image très précise des habitudes sociales lors de l'utilisation du véhicule particulier. Ces données pourraient être utilisées pour améliorer les lignes de transport en commun, améliorer la planification des routes futures et même mieux celles actuelles," souligne Alonso.

Enrique Amezua, directeur de l'École d'ingénierie de Bilbao, José Ramón Otegi, Ernesto Cilleruelo et Álvaro Polo, Managing Director de Accenture Strategy, ont intégré le jury du prix, qui a distingué comme le meilleur travail celui de Borja Alonso. Doté de 1 500 euros, le Prix Accenture au Meilleur Travail Fin de Maîtrise de l'École d'Ingénierie de Bilbao est le fruit d'un accord de collaboration signé en 2000 entre l'établissement d'enseignement et la société de conseil Accenture dans le cadre du Programme de coopération éducative de l'École. Le caractère innovant et la composante technologique des travaux présentés sont deux des critères les plus appréciés pour l'attribution du prix, qui a été cette année le système novateur et efficace de collecte de données conçu et développé par Borja Alonso.

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UPV/EHU

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