ProyectoBrainer

IA para la Movilidad Corporativa Sostenible

El objetivo del proyecto BUSUP BRAINER

El objetivo del proyecto BUSUP BRAINER es crear una herramienta proactiva con componentes que interactúen constantemente optimizando las rutas, como respuesta a cambios rápidos en la demanda. Para ello utilizará algoritmos de clasificación y regresión para analizar datos históricos (KPIs). Además, generará modelos de Inteligencia Artificial (IA), con los que ofrecer análisis de errores, sugerencias operativas (recomendaciones) y predicciones basadas en el análisis de los KPIs.

One Pager de BRAINER

Estructura Proyecto

Objetivos específicos (OEs):

• OE1: Identificación de los KPIs relevantes, que sean capaces de describir las operativas pasadas, y entrenamiento de un modelo de clasificación de anomalías que permita detectar patrones de comportamiento/decisión para poder conocer las desviaciones de planificación más comunes.
• OE2: Desarrollar una solución que permita analizar el estado de las operativas en tiempo real (agente de control) y optimizar rutas en base a cambios repentinos en la demanda para generar mejores soluciones (trayectos) en el último minuto (last minute).
• OE3: Generar servicios de predicción de desarrollo de operaciones futuras y detección de posibles anomalías basado en el análisis de datos históricos.

Partes o paquetes de trabajo:

1. PT1: Análisis de datos históricos de operativa y detección de patrones de decisión.
2. PT2: Análisis en tiempo real de optimización y rendimiento de la ejecución.
3. PT3: Predicción de resultados de operación para servicios futuros.
4. PT4: Integración y pruebas de validación.
5. PT5: Amplia difusión.

Elementos

Código Abierto

A continuación se describen los diversos elementos que se han abierto con código abierto. Dicha selección se ha realizado en base a la modularidad del código. Es decir, que una tercera parte pueda reutilizarlo sin necesidad de hacer muchas modificaciones. Todos los elementos incluyen un README con la explicación del funcionamiento de los diversos módulos. Estos módulos se abren mediante licencia MIT.

• Core Micro
  Código del microservicio que mediante la entrada de determinados eventos, genera alertas en tiempo real. Incluye documentación (Readme) para poder aplicarlo correctamente. (sistema de alertas)
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• Core Brainer
  Código core que contiene librerías de ayuda para ejecutar, sin errores, los otros repositorios.
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• Linear
  Código de una clase scoring, que dadas unas features de una operación, permite trabajar fácilmente con una puntuación (past performance).
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• Catboost
  Código refinado proveniente del repositorio catboost que permite una fácil manipulación de ella. Contiene métodos de cross-validation y generación de predicciones y otras funciones (future prediction).
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Entregables

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