Con algoritmos y data histórica, plantea IPN calcular tránsito vehicular a través de simulador

Es posible adaptarlo a diferentes configuraciones urbanas, por lo que establece un precedente metodológico para investigación en optimización de flujo automotriz. IPN/13 Ciudad de México, 25 de abril de 2026. Para comprender mejor el caos vial al que se enfrentan las grandes urbes, derivado de diversas situaciones como caída de árboles, inundaciones, cierres por reparaciones o marchas, estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un simulador de flujo vehicular que usa algoritmos basados en cifras históricas y modelos matemáticos para calcular el comportamiento del tráfico en diferentes vialidades. El simulador…

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Desarrolla universitario algoritmos para detección de casos de Covid-19

• Ricardo Mansilla, investigador del CEIICH, desarrolla tres proyectos para estimar también el número de posibles infectados y las zonas de riesgo. UNAM-DGCS-300|Ciudad Universitaria|10:00 hs. 4 de abril de 2020. Mediante el uso de algoritmos de deep learning (aprendizaje profundo) y técnicas de Big Data, investigador de la UNAM busca la manera de detectar de manera temprana los casos de COVID-19, estimar el número de posibles infectados y registrar las zonas de mayor riesgo de contagio dentro de los grandes centros urbanos. Estos avances serían de utilidad para la ciudadanía y las autoridades,…

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