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Rubén buenos días. Tres cese. Bueno, es que parece que no deberíamos. Bueno, pues si queréis empezamos para no para no para aprovechar bien el tiempo para todas las sesiones, buenos días a todos, a los panelistas y a los espectadores que ya tenemos la actividad, que va a dar comienzo en breve se enmarca dentro de ese 11, que se aborda en el marco del proyecto, sesiones en el mes de noviembre, en la Facultad de Informática a la que tenemos hoy, la que colabora especialmente hoy junto con la Facultad de Turismo. Actúan como centros y anfitriones y elude ese 11 se centra en ciudades y comunidades sostenibles, y tenemos tres charlas muy interesantes impartidas por profesores de la Facultad de Informática, y cómo darle paso a emerger secretaria de la facultad, para que presente formalmente lo único que a mí me queda por decir es bueno para todos aquellos estudiantes que se estén conectando y que estén interesados en canjear o solicitar créditos, o en el futuro. Con motivo de la asistencia a las actividades de obsesiones, lo único que tienen que hacer es en el chat. Nosotros pondremos una encuesta y, al final, de las presentaciones también lo pondremos, que es muy breve, se rellenan como en 30 segundos, pero eso nos permite recuperar los datos de los usuarios, es decir, de los estudiantes, de modo que cuando ellos solicitan esos créditos podemos confirmar o comprobar que, efectivamente, han asistido a las actividades. Asimismo, en el chat pondremos el enlace a alguien de nuestro equipo contra el enlace de una encuesta un poco más larga, en la que pretendemos conocer un poco cuál es la el impacto que está teniendo el proyecto sesiones en la comunidad universitaria y, sin más, yo quiero dar las gracias expresamente a los tres ponentes de hoy, a Pedro Juan Antonio Ruben, por colaborar con nosotros y tener a bien contarnos lo que están haciendo desde sus distintas investigaciones y ha pasado a Mercedes para que los presente formalmente muchas gracias a todos bueno bueno día bienvenidos a todos yo bueno simplemente comentar que supongo que tenemos conectados a a muchas personas, entre ellos lo los alumnos de la asignatura de aprendizaje computacional. Doy la bienvenida a todos. Yo creo que la charla van a ser muy interesante y son muy cortita, con lo cual, muy bien, yo creo que se va a hacer todo muy ameno. En primer lugar, la primera charla titulada. O que Google buscando un aparcamiento la presentará el doctor Juan Antonio Martínez Navarro, profesora. Sociedad del área de Telemática y coordinador de proyectos de investigación de. Y cuando quiera, Juan Antonio, pues tiene la palabra. Bien. Muchísimas gracias. Pues vamos a compartir presentación. De acuerdo, pues la idea que teníamos en esta presentación era, sobre todo la de abordar, en primer lugar, dentro de lo que suponen todo el tema de las ciudades inteligentes, el cómo manejar en primer lugar toda esta gran cantidad de datos que al final tenemos disponibles dentro de una inteligente para luego ir poco a poco adentrándonos y enfocando más en cómo explotar esta información, y así llegamos al ejemplo que tenemos aquí titulado o que Google aparcamiento, en el que también dentro de uno de los proyectos de investigación en los que estamos trabajando, pues hemos desarrollado una solución que permite precisamente recomendar aparcamientos para los ciudadanos de la ciudad de Murcia. Para comenzar, pues creo relevante el tema de indicar, por ejemplo, cuál es la tendencia que tenemos actualmente y por qué es de tal importancia introducir el concepto de las ciudades inteligentes. Como vemos, en 2008 ya se produzca un se produjo un hito muy relevante, y era que al final ya teníamos el equilibrado, la población urbana y la prórroga y la población rural. Además de ellos, vemos que en las naciones desarrolladas el 74 por 100 de la población es urbano e incluso nos encontramos con grandes ciudades. 400 ciudades tienen más de un 1.000.000 de personas y 19 incluso con más de 10.000.000 de personas. Si abordamos esto desde el punto de vista no solamente de las personas sino de los servicios que deben utilizar estas personas, nos vamos a como indica el informe, Jessy es más que las ciudades inteligentes van a ser el colectivo más grande en cuanto a cantidad de información que son capaces de procesar y proponer en este sentido. Sin embargo, nos encontramos con una situación en la que precisamente esta información es heterogénea, es decir, no partimos de un único conjunto de servicios, sino que tenemos gran cantidad de servicios, cada uno de su padre; es más podemos ir cubriendo distintas áreas ya sea pues temas de trampa de transporte gestión de tráfico alumbrado etc etc el problema que tenemos aquí no es otro que él, como representar toda esta información. Para ello existen iniciativas como la prometida por Homa, que establece una interfaz llamada -interfaz para servicios de nuevas generaciones y que luego está siendo estandarizado dentro de sí en una evolución, para no solamente permitir lo que será una buena representación, más o menos simple que, como vemos en el diagrama de la izquierda, tenemos una entidad como un anticipo de una serie de atributos, sino que también podemos incluso establecer relaciones entre todas las informaciones que tengamos, hay almacenadas de esta manera tanto en como en ngc y de ofrecen tanto una pizza como un modelo de datos basado en los formatos, cuotas son y otras son leves. Por entrar un poquito más en detalle, vemos que el apio ofrece, al fin y al cabo dos tipos de de modos de comunicación, 1, que es el base y con el que simplemente realizamos una solicitud y obtenemos una respuesta, pero también ofrece un mecanismo en el cual o nos podemos suscribir a cierta información de interés y conforme vaya pues podremos recibir las notificaciones del mismo. En cuanto al modelo de datos, como digo, no es por el detallar exactamente a qué nivel vale, pero por el hecho de destacar precisamente que son o cómo matizar y cómo representar esta información, vemos a la izquierda el interfaz cual el modelo de datos perdón, que proponen y en el que básicamente una entidad, un contexto bale, se representa mediante un identificador, un tipo y una serie de atributos. Aquí en concreto he tratado de ilustrar un ejemplo muy, muy, muy sencillo, en el que tenemos un aparcamiento vale, que tiene un número de plazas totales, un nombre simplemente por el hecho de destacar que podemos contar con valores de distintos tipos y podemos tener una serie de atributos, pues siguen este tipo de estructuras. Si no van, si nos vamos al enfoque de serie b, donde se complica un poquito más la representación, como vemos aquí vale, pues aparecen una serie de elementos que intervienen entre sí que son entidades propiedades y relaciones. Al final lo que permitimos es, como decía antes, establecer unas relaciones entre las distintas entidades que tenemos para que luego, pues podamos hacer incluso, búsquedas o establecer algún tipo de al albor -jerárquico, donde podamos consultar información, como vemos aquí pues para el caso de aparcamiento hemos extendido la información que teníamos inicialmente con una relación, por ejemplo, vinculando esta entidad, aparcamiento a la entidad concesionaria, que llevaría el mantenimiento, por ejemplo, de este tipo de de aparcamientos. Un aspecto muy importante es el tema del contexto. No solamente nos estamos ya digamos no así en una representación muy sencilla, sino que ahora somos capaces de establecer modelos vale que nos van a permitir definir de forma muy rica y precisa todo tipo de información. Esto se llama la información o anotación, semántica de los datos y que podamos tener incluso trabajar sobre ellos para enriquecer los aun más. Tenemos un como un ejemplo de Smart City la ciudad de Murcia, que de hecho consiguió un proyecto realmente ambicioso para modernizar las instalaciones de dicha ciudad que nos encontramos en concreto. Lo que vamos a ver aquí es que hable más de todo el tema de la representación de los datos. Necesitamos una infraestructura que sea capaz de asumir, integrar todos estos datos que, como vemos aquí en la derecha, pues pueden ser de distintos ámbitos en concreto, pues vemos desde abajo que tenemos disfrutar Murcia y vivir Murcia, que al final lo que tratamos de especificar aquí son dispositivos y, o te incluso información procedente de otras plataformas que acaban integrándose en las plataformas en concreto la plataforma Mi Murcia está basada en el interfaz con los modelos de representación de datos que hemos visto de forma muy simplificada en la transparencia anterior, como vemos, tenemos pues información muy variopintas, desde manejo de, por ejemplo, de la información de consumo energético, temas de servicios de transportes, e incluso pues también tenemos una solución que se llama tu Murcia en la que hemos integrado y que promociona, promueve lo que es la participación de los ciudadanos a la hora de mejorar la ciudad, proporcionando incidencias que hayan detectado o sugerencias. Centrándonos más en lo que es la infraestructura que necesitamos para precisamente trabajar con estos datos. Aquí vemos una simplificación de lo que es la arquitectura que se ha propuesto en concreto, pues vemos que tenemos una serie de dispositivos y las cosas que trabajan con una serie de protocolos ligeros, porque al final los dispositivos tienen una serie de restricciones que les impiden trabajar con mecanismos; vamos a llevarlos pesados, vale, y que la propia plataforma de Murcia, pues integra utilizando una serie de conectores que, se llaman agentes, o incluso los conectores específicos, que hemos desarrollado la pieza clave dentro del modelo de-y al final es un servicio que va a proporcionar precisamente en la que hemos comentado con anterioridad y el modelo de datos, y de esta manera podemos ahora integrar esta información mediante, por ejemplo, mecanismos de suscripción, ya sea, por ejemplo, servicios que nos ofrezcan un histórico, servicios de Open Data, servicios e incluso de análisis de explotación como y por supuesto, podemos explotar toda esta información utilizando un visor web que incluso puede integrarse con un servicio de información geográfica. Como puede ser observado. Para demostrar un poquito hasta dónde hemos llegado dentro de la visualización de dicha plataforma vale, os voy a enseñar en vivo lo que tenemos ahora mismo desplegado con él, el visor dentro de la ciudad de Murcia. Como veis, aquí tenemos a la derecha una serie de listados, de todos los tipos de información, con lo que contamos Bale y por las cuales pues por ahora simplemente hemos destacado lo que serían las incidencias en la que básicamente pues podremos mostrar distintas imágenes, así como descripciones de lo que comentaba de fomentar la participación ciudadana. Estas imágenes y toda esta información se ha integrado directamente directamente en la plataforma, gracias a los conectores que mencionábamos antes, y vienen de al final; una aplicación móvil que el usuario de forma sencilla puede utilizar; sin embargo, pues no solamente integramos esta información, sino que también podemos ir a integrar información de paneles solares, como vemos aquí donde podemos ver, pues todo el tema del consumo energético Bale o medidores de tráfico, etc. Etc. De esta manera podemos hacernos una idea de la cantidad de información, simplemente integrando estos servicios que tenemos a nuestra disposición. Por ejemplo, el tema de los parquímetros vale el tema de la posición de los tranvías, etc. Etc. Sobre todo lo que quiero que tengáis, eso que os quedéis con la idea de que simplemente imperando esta serie. De servicios, no 15, ya tenemos una gran cantidad de datos con la que trabajar vale precisamente, fundamentar el tema de la interoperabilidad de los datos y el cómo representarlos de forma homogénea. Continuando con la presentación, qué tendríamos aquí? . 244 00:13:36,525 --> 00:13:37,500 A ver si llego. Vemos un ejemplo, las distintas imágenes que teníamos aquí que os he comentado con anterioridad. Vamos ahora a enfocarnos en un aspecto muy concreto y es el de la búsqueda de aparcamiento. Vale como motivación, pues, como podréis suponer el desperdicio, que la gente puede tener Bale buscando un aparcamiento, con la correspondiente irritación que puede suponer la contribución a la congestión de tráfico e incluso, pues el aumento de los efectos de gases de efecto invernadero, así como un detrimento de lo que sería la calidad de vida de los ciudadanos. Por ello, dentro de un proyecto, como nos comentaba que se llama, es un proyecto de investigación en el que está trabajando la Universidad de Murcia, pues se ha propuesto una solución, pues, precisamente para aportar dentro de lo que sería la calidad de vida, la sostenibilidad de las ciudades inteligentes. En concreto, este tipo de solución lo que ofrece es una recomendación en cuanto al lugar donde donde encontrará una plaza de aparcamiento, dadas unas necesidades que puedan venir por él, por las propias situación que tenga un usuario vale, y también puede especificar una serie de características, ya sea, pues, por ejemplo, la distancia que quiere ir caminando el precio está dispuesto a pagar o si tiene algún vehículo eléctrico una necesidades concretas o si tiene algunas necesidades por restricción de movilidad. Para integrar esta información y proporcionar esta solución, hemos integrado la información de los aparcamientos públicos, que esta información viene en tiempo real y también la información que viene de los parquímetros que tenemos en la ciudad. Esto parquímetros tienen una cualidad vamos a llamarlo así porque debido a su antigüedad no son capaces de enviar todavía la información en tiempo real, sino que lo que hacen es aprovechar los períodos de noche en los que no tienen actividad para mandar el informe de toda la actividad que han tenido durante ese día de esta manera, pues al final hemos evaluado, hemos definido o diseñado un algoritmo de predicción. Que para el tema del ahora podamos predecir, utilizando técnicas más indemne; en concreto, en concreto, el modelo que hemos utilizado son sistema Neil, vale, pues el analizar los datos que tenemos para ver qué estacionalidad puede tener Bale y de esta manera poder realizar unas predicciones en concreto. Este modelo se basa precisamente en la estacionalidad y la temporalidad. De estos datos y la dificultad vienen precisamente en cuanto a definir cuáles dicha estacionalidad vale para ello, pues este modelo nos permite jugar con cuáles son la ventana de predicción, que básicamente es la cantidad de predicciones que vamos a realizar, así como también pues precisamente ver y trabajar sobre el parámetro de estacionalidad, que nos puede dar precisamente una pista. En cuanto al acierto de dichas previsiones para el caso concreto en que nos encontramos, vale, pues se ha establecido un valor de extracción, ya que se tomó de 50. Como veis aquí pues se hizo una, un estudio sobre la estacionalidad de los datos y también para ver precisamente cuáles eran las predicciones y el acierto que teníamos. Todo esto se tradujo en una aplicación, que es la que tenemos aquí como veis. Pues permite, en primer lugar, en el lado izquierdo especificar, tanto origen y destino, la duración cuando vamos a llegar el tiempo digo perdón el coste que estamos dispuestos a asumir, así como otras características que comentaba antes, incluso la distancia que nos vamos a permitirnos caminar para de esta manera extender el radio de acción en la búsqueda de los distintos aparcamientos, como vemos en el lado derecho, nos han dado especificadas estas características, nos ha seleccionado recomendado que que en una zona donde se encuentra precisamente un parquímetro de la obra y nos da, pues una probabilidad de aparcar en esta zona, si hubiéramos utilizado, si nos hubiera recomendado aparcar en un aparcamiento público, pues en este caso no tendríamos una probabilidad, sino que contaría ya con la velocidad de los datos en tiempo real. Además de toda esta información, por ejemplo, nos proporciona información de interés como la que iríamos a caminar, así como el coste que supondría realizar esta actividad de aparcamiento. Vale, seleccionamos esta opción? Pues otra de las ventajas que ofrece, ya nuestras es precisamente las direcciones. La guía vale para, partiendo de origen donde nos encontremos, pues indicarnos cuál es la ruta en coche, así como la ruta caminando para llegar a nuestro estilo. Pues eso es todo por mi parte, la verdad, espero que, por lo menos, con estas pinceladas hayamos tenido, pues, la opción de la gran cantidad de información que tenemos, así como las distintas posibilidades de explotación que tenemos en esto en estas mismas y que, de esta manera podamos tener un poquito más. En cuanto a las posibilidades que tanto a nivel de aprendizaje computacional como de explotación, como de servicios, pueden suponer este tipo de servicios, ciudades inteligentes para para los ciudadanos. Nada más tener cualquier tipo de pregunta o duda. Vamos a dar un poquito de tiempo para ver si en el chat hay alguna pregunta, pero mientras tanto, Juan Antonio, una solo una curiosidad, la información que proviene de la de la hora del día anterior, qué tipo de información te proporciona? Ha sido, según la hora del día, los aparcamientos, que había libros o algo así que siempre es muy difícil, porque hay algo nivel. No, lo que tenemos básicamente es por toda la información del día anterior. Lo que tenemos es toda la información. De Piqué, tiene decir. Sabemos cuántos cuantas plazas se han reservado, en qué hora de esa manera podemos hacer una estimación de cuál es la capacidad que tienen además también de la concesionaria en concreto obtuvimos también por sector cuáles eran las capacidades y también esto nos ayudaba a afrontar este tipo de modelo. Me imagino que también te dará el color de la zona, no, si esos son los sectores, al fin y al cabo. Vale, gracias. Bien, no veo ahora ninguna pregunta, como ya sabemos que tenemos las sesiones muy ajustada, si os parece, doy el paso. Ya doy paso ya al siguiente ponente, que es Pedro González investigador, el proyecto de investigación y procede del Departamento de Ingeniería de Información y de las comunicaciones de la Facultad. Así que Pedro, cuando cuando quiere, gracias a Mercedes. Hola, buenos días. Todos mi charla va a ser un poco diferente, a ver si funciona todo bien, porque tengo aquí un lío montado interesante, se ve correctamente. Imagino que sí es claro que vamos a ver. Bien, bueno, pues la charla de hoy va ir a cerca de él. Tiene un título muy interesante, moviendo la ciudad por la cara, y, mientras que en en la charla anterior, Juan Antonio nos ha dado una visión holística de la ciudad y se ha centrado también en el funcionamiento del bloque, que es el dispositivo central, digamos que va a mover los datos de la ciudad, en esta vamos a centrarnos un poquito más en las patitas del sistema. Los dispositivos finales en esos dispositivos y de que nos van a traer información y concretamente bueno para entrenarme un poco más en detalles sobre ellos. Sobre la introducción que ha dado Juan Antonio, obviamente tenemos un montón de retos y oportunidades dentro del entorno de la City. Como decíamos, la aplicación de estas tecnologías nos permiten dar soluciones mejor para la eficiencia energética, para el tema de la gestión de los recursos, también para la seguridad y para un montón de cosas, y también hay una serie de leyes, como por ejemplo, el tema del Reglamento General de Protección de Datos, gbr obviamente la integración de todos estos datos que vienen de fuera muy diversas tiene que ser estudiado y evaluado de forma acorde a las necesidades de privacidad de los de los ciudadanos de nuestras ciudades y bueno, de qué dispositivos nos llega información? Pues en los últimos años hemos visto un auge y una gran cantidad, una nueva diversidad de dispositivos. Todos conocemos los archiconocidos Arduino, con los que seguramente algunos de vosotros ya jugado y los conocéis, y pero esto es una, es una tren que está continuando Bale, que cada vez tenemos más dispositivos y cada vez tienen más características, más performance, tienen mejor rendimiento y puedan hacer más cosas. De hecho, no solamente la nueva aparición de nuevos dispositivos es lo que está facilitando, que todo esto se vaya incorporando a la y vayan generando esos datos que, como decía Juan Antonio, después te terminan broker, que te permite acceder a esos datos y tal, sino que las distintas tecnologías de acceso a la red están fomentando que digamos cada vez estos dispositivos, pueden ser más complejos. Tenemos dispositivos que pueden conectarse por por cuatro g. Ahora vienen bien el cinco g, tenemos redes especiales de muy baja consumo de energía como como, y hay dispositivos específicos para, digamos, aplicaciones de bajo consumo, que tienen muy poca capacidad, pero hay otros dispositivos que se quitan de en medio. Ese trauma y lo que hacen es aprovechar que tienen una buena, un buen acceso, una buena conexión, implementan muchísimas más funcionalidades. De esa forma aparece un término que me gusta, que es el del, y es que empezamos a tener capacidad suficiente de cálculo y en la borde en los dispositivos finales que se encuentran desplegados en nuestra ciudad para poder realizar cosas interesantes vale. Cuando ya no tenemos un Arduino, que es un micro, controlador de ocho bits, que está muy limitado tanto en potencia de cálculo como en almacenamiento, sino que empezamos a tener dispositivos como los que vemos aquí adelante, pero no vemos en la siguiente transparencia dispositivos que pueden hacer más cosas. Por otro lado, tenemos una tercer actor que ha venido en los últimos tiempos, y es el auge de las, de las redes neurales profundas Network, y concretamente, lo más bueno todos sabemos las grandísimas avances que se han realizado. En los últimos años que se han podido hacer, cosas que se consideraban prácticamente imposibles han batido todos los que habían en sobre aproximaciones anteriores, que no basadas en redes neurales para grandísima, para una grandísima cantidad de aplicaciones, concretamente parte de ese auge viene fomentado por la, por el aumento de la potencia de cálculo de la que disponemos. Ya sabéis todo el tema de las tarjetas gráficas y la aceleración hardware de todos estas redes neurales estos cálculos. También se dispone de una gran cantidad de librerías que fomentan que se ese desarrollo vaya avanzando, y hay aplicaciones, un sinfín de aplicaciones distintas, pues desde el reconocimiento facial en tiempo real todos. Estamos acostumbrados a nuestro móvil, que ya reconoce las caras automáticamente etiquetan automáticamente en Facebook y en otras aplicaciones y en otros servicios de internet, y saben directamente por dónde va, pero, bueno, esas aplicaciones van mucho más allá. Se pueden utilizar redes neurales para el tema de control de tráfico, detección de velocidad en vehículos y un campo muy, muy amplio, y lo interesante de todo esto es que cada vez más esos dispositivos de leche que os había comentado, que tienen más potencia de cálculo, tienen más capacidad para hacer cosas y concretamente en los últimos tiempos hemos empezado a encontrar que han aparecido algunas soluciones, como por ejemplo, el. Es un dispositivo que es capaz de ejecutar redes neurales, con un consumo energético muy bajo, en dispositivo muy sencillos, por ejemplo, se puede instalar un libro en una que es un dispositivo bastante más potente, que podría ser Arduino, y aun así con un consumo energético bastante reducido, está y se están utilizando con frecuencia en aplicaciones de Elliott, se puedan embarcar. Se pueden ubicar en en -se pueden utilizar baterías y paneles solares. Para, y, como digo, esto ya empieza a formar parte de leche, ahí podamos empezar a poner tareas y hacer cosas y descargar un poco todo el tema del centro de la nube, de nuestras más City, a la que va a llegar montón de información. Entonces, aparte de las y los Miura también tenemos de Google una solución que se llama Google, coral, que han salido recientemente, junto con la envidia, que es otra apuesta de envidia esta vez para dispositivos de poco consumo energético, pero mucha potencia concretamente ambas utilizan gp uso. Utilizan procesadores gráficos para poder acelerar la ejecución de redes neurales, y os quiero mostrar un pequeño ejemplo práctico no porque la motivo de toda esta charla está basada. En lo de moverte por la ciudad por la cara, no haya quien nos con eso tengo aquí un bueno. No sé si se verá voy a intentar mostrar Oslo. Aquí hay un dispositivo cacharritos, de ahí eso es una una envidia. Este acuerdo es un dispositivo que puede funcionar con baterías. Actualmente lo tengo conectado y tal, y está conectado a la red de mi casa y ahora está ejecutando un un. Este. Este panel en el que podemos ver perdón, en el que podemos ver código, vale. Este código se va a ejecutar dentro de la envidia. Es un ejemplo muy sencillo sobre cómo es capaz este dispositivo de bajo coste. No sé si lo mostraba anteriormente perdón, vale, el aquí tenemos digamos, envidia más es se trata de un dispositivo que lleva una u de 128 cores. Por supuesto, los los equipos de escritorio tenemos dispositivo muchísimo más potentes, pero para ser un dispositivo y yo podríamos considerarlo un dispositivo, yo esto es increíble. De acuerdo. Además, tienen unas cp o rm, de cuatro colores, y el precio es bastante económico, son alrededor de 150 euros, cualquiera puede poner una de éstas en su casa y jugar con redes neurales y hacer cosas bastante increíbles de acuerdo en cómo veis? Bueno, pues tienen una serie de tiras, de pines que se pueden utilizar para interactuar con dispositivos físicos. No podríamos ponerse en y así poco como con los y también tiene, por supuesto puertos vs b, h etc. Y el software que vamos a estar ejecutando dentro de esta de esta consiste está desarrollado sobre cómo, como hemos visto ya hace un momento con el no de Júpiter y hace uso de una librería, esta librería hace uso, a su vez, de la librería, del que está escrita, en temas más que lleva una implementación interna de una red, como Network Network, una decena, que se llama Resnais, es una red que fue muy famosa hace unos años porque arrojaba una grandísima capacidad de encontrar cuando se aplicaba para distintos usos. Por ejemplo, la detección de objetos. Daba una precisión increíble. Consiste en una serie de capas que están destacadas de evoluciones. Supongo lo aprender más adelante si sois alumnos de estas asignaturas y bueno, lo que hace es ir procesando nuestra imagen y en una serie de capas en el otro lado lo que sale es un dni. Esto es lo más interesante de esta charla, vale, lo que va a hacer es procesar imágenes y, por otro lado, nos va dar denis de la cara ese dni y consiste en 128 valores que van a ser únicos para cada cara de acuerdo. Entonces ahora sí vamos a pasar a este aquí como lo hace. Bueno, pues aquí tenemos una pequeña demodé, código de acuerdo. He pensado que sería interesante mostrar esto en funcionamiento. Entonces lo que tenemos es. Vamos a ir ejecutando esto. Estos fragmentos de código nos va dando el resultado. Lo primero que hacemos es. Vamos a mostrar la imagen de ejemplo con la que vamos a trabajar bien, y aquí tenemos a un puesto informático y a su descendencia. Lo que vamos a hacer a continuación va a ser entrenar a la red neural no perdón, no a entrenar a la red neutral, sino entrenar nuestro sistema para que descubra los los identificativos de las caras de estos tres individuos de acuerdo. Entonces, yo siguiente que vamos a hacer es ejecutar este apartado de aquí. Este software no ocurre excesivamente rápido ahora mismo en porque, bueno, está utilizando el carné de país para lo de Júpiter y tiene que hacer ciertas operaciones que restan rendimiento como, por ejemplo, pasar entre él y, por supuesto esto después. En modos, funciona bastante más rápido, obviamente, en tiempo real, como podemos ver, le hemos enseñado tres caras. De acuerdo, le hemos enseñado la cara de mi hija, la de mi hijo y la mía, cada una de estas caras va a tener una raíz como esté asociado. Esto es el dni del que os hablaba anteriormente. De acuerdo, esto es el los valores únicos que describen a mi cara, independientemente de la posición en la que me encuentro. Esto es lo que esta red neural la es capaz de extraer a partir de la imagen que le mostrado. Las tres imágenes que le hemos dado son estas tres las que hemos utilizado para entrenar, las podamos tener aquí? Vale. Estas son las imágenes que hemos utilizado. No es la imagen original que hemos visto arriba, sino tres imágenes independientes. Aquí teníamos el código de desastres, imágenes posteriormente, lo hemos pasado a una Array, en el cual hemos guardado esos, y en el siguiente apartado que va a tardar un poquito más en ejecutarse, lo que va a hacer es detectar todas las imágenes que se han encontrado. En la primera imagen que teníamos y en base a ese arraigo de dni de caras, va a intentar encontrarnos y efectivamente es capaz de encontrar a los tres sujetos. Dentro de la imagen esto visto así parece que su aplicación es exclusivamente encontrarnos dentro de las imágenes en Facebook y cosas así; pero la aplicación que tiene en esto va mucho más allá porque tú no necesita saber de quién es el dni, simplemente sabiendo el dni de esa cara. Puede saber si la has visto anteriormente en tu sistema? Recordáis? Cuando en la primera transparencia habíamos dicho que uno de los chalets que tenían las Smart Cities era el tema de la protección de la privacidad? Bueno, pues si tú puedes hacer ciertos cálculos en dispositivos, en bebidos, sin necesidad de transmitir esas imágenes a un servidor central, aparte de la mejora en la eficiencia energética, que se puede suponer, ya que no estás ocupando un TCP de bastante ancho, de banda, están enviando imágenes en tiempo real, sino que ese procesado se puede realizar en nuestro pequeño dispositivo puesto en eso? Significa que vamos a ser mucho más rápidos en la detección? Va a ser más privado también? Porque todo el proceso procesado de imágenes y la privacidad va a quedar cerrado, digamos? Dentro de ese dispositivo vamos a poder tener tiempo de respuesta mayores? Mejores perdón y vamos a ser más seguros en ese sentido? De acuerdo? Entonces? Otro pequeño ejemplo que quería mostrar es ahora sí dentro del propio dispositivo Valera y perdón. No está ejecutando un Ubuntu en su interior un sistema de desarrollo para mostrar un poco cómo se puede? Como sería esto? En tiempo real, dentro de la y tener en cuenta que esta demostración va a ir un poco más despacio porque tiene que he intentado ponerle una cámara para poder hacer esto y hacer todavía más complicado, mis setas, de presentación, ponerle una cámara a la zona y poder hacer en tiempo real esto, ponerme delante y que me encuentre a mí pero voy a quitar de aquí. Esto es un vídeo que grabe ayer y en tiempo real. Digamos que la es capaz de encontrarme, y además sabe que soy yo. No le ha etiquetado anteriormente, se tiene la cara, se lo he pasado. El sistema es capaz de encontrarme en la imagen. Obviamente, esto tu dispositivo sería capaz de hacerlo en tiempo real con muchos más muchos más flujos de lo que lo está haciendo ahora mismo. Ahora mismo está cargando un fichero mp4, que produce una pérdida de rendimiento en el sistema, con lo cual no es tan eficiente como podría ser por cuestiones de implementación. Entonces, un ejemplo que os puedo mostrar de las capacidades de este dispositivo sería algo parecido a este. Este es un ejemplo sacado de la web de envidia. Se llama y es que este mismo dispositivo, la zona no es capaz de procesar hasta ocho Strings de Full hd a 30 frentes por segundo 1.080 p, 30 por segundo y estar realizando una aplicándole un proceso de redes neurales perdón, extrayendo objetos, detección de objetos, con una red que se llama de acuerdo en cómo veis? Aquí está detectando coches y personas. Nosotros hemos utilizado una red distinta, pero el principio es el mismo. Entonces vamos a volver a nuestra presentación, vamos a. Quedan ya sólo unos minutos y quiero añadir un poquito más sobre lo que hemos visto. Respecto a lo de las Smart Cities, las aplicaciones prácticas de este tipo de tecnologías son muchas. Para empezar podemos utilizarlas. Para la aplicación del aforamiento podamos saber cuántas personas hay en un determinado momento en una sala, porque podemos seguir detectando caras o podemos ir detectando personas dentro. Esto hoy en día, con 2020 con todo este jaleo que hemos tenido, obviamente puede resultar muy interesante. Para asegurarse que no se supere el aforo en determinados edificios públicos, por ejemplo, también se puede utilizar para el control de entrada. Salida. Es un un escenario clásico para la eficiencia energética. Tratar de optimizar el transporte público y el transporte público. Trata de mejorar las rutas más utilizadas. Nosotros podamos saber quiénes se suben o cuántos pasajeros han habido en un autobús en una línea contando el número de tickets, pero no sabemos o podemos saber a lo mejor en qué paradas ha subido mucha gente, pero lo que no sabemos es el trayecto. Cuando una persona se suben un punto, en qué punto se baja para tratar de optimizar eso es ese conjunto de puntos, con una tecnología como esta, por ejemplo, tú puedes sacar el dni de la cara de cada persona que se sube y digamos en el momento en que se va a saber en qué punto ha subido y en qué punto ha bajado. De esa forma se puede mejorar la eficiencia de nuestro transporte público sabiendo exactamente cuáles son las rutas más realizadas por nuestros usuarios. No sólo eso, también se pueden utilizar ahora 2020. Una vez más. Con el tema del control del distanciamiento interpersonal se puede utilizar para otras aplicaciones que no tiene que ver con las personas como control de velocidad de vehículos o detección de determinados eventos. Uno de los retos que tiene esta tecnología o que se pueden superar en esta tecnología el despliegue de las smart city es que una vez que tú despliegue sexto, entre los muchos problemas que pueden tener, puedes querer cambiar en tiempo dinámico, en tiempo de ejecución, digamos, cambiar lo que la máquina está haciendo. Para eso, aparte de lo que nos ha estado comentando Juan Antonio, con todo el tema del bróker y de cómo procesar esos datos hay otras arquitecturas también basadas en la tecnología web, como él había comentado, nuestro propio sello, dentro de Eliot Dowler y para el proyecto del, dentro de Fay Wars. Hay otra tecnología en la cual trata de define el fox como una mezcla entre estos dispositivos y todos los servicios que tenemos claro y entonces es una forma de distribuir las tareas entre nuestros servidores centralizados y los dispositivos que tenemos, en el que son capaces de procesar ciertas cosas. Esta tecnología, lo que permite una respuesta rápida a necesidades de nuestro dominio de nuestras imaginemos, que tenemos una serie de cámaras desplegadas por nuestra ciudad y ahora con la nueva aparición de todo el tema del que tenemos que llevar máscaras y tal, pues queremos mandar otra tarea a nuestras cámaras para que sean capaces de detectar si la gente lleva la mascarilla puesta o no la llevaba puesta este tipo de tecnología es especialmente interesante en ese sentido y la estamos investigando también y aplicando, porque nos permite hacer ese despliegue de tareas y de trabajos y enviarlos, y recuperar las informaciones en el centro y poder así trabajar de una manera más eficiente y manejar la complejidad que tenemos en nuestro en nuestro sistema. Para terminar, aunque ya se me ha acabado el tiempo, quería enseñar también así una imagen, porque bueno, ahora con todo esto 2020, obviamente, la la Resnais que estamos utilizando, no está entrenada para el tema de las mascarillas, pero obviamente ya hay modelos que han empezado a entrenar para poder detectar ese dni de la cara con mascarillas, pero hay otras redes que son incluso capaces de detectar, gente que lleva la mascarilla o no la lleva, como podemos ver en esta imagen. Bueno, pues creo que eso es todo por mi presentación. Por ahora, si hay preguntas Mercedes. Gracias Gracias pero muy interesante bueno en el chat ahora mismo no tengo así; a ver, a ver si de algo emerger preguntado anteriormente, José Ramón raso, sí pero sí claro. Es como si Juan Antonio perdona, a Antonio le podemos preguntar a él porque José Carrasco ha preguntado qué error tenía el aparcamiento, que a ver si encuentra una pregunta que la tienes tú delante. La pregunta de qué hay detrás. José Martínez preguntaba cuál era la primera charla, cuál es el porcentaje de acierto para encontrar dicho aparcamiento. Más o menos. Respecto a eso, Antonio no puedo concretar en con gran precisión cuál es el porcentaje de todo, es cierto, porque, entre otras cosas, al final lo que tenemos que ver es el uso de la aplicación que estamos teniendo. Lo que sí que puedo garantizar es que hemos también realizado precisamente encuestas y para para validar todo este tipo de soluciones, y la verdad es que la respuesta que hemos recibido por parte de los usuarios ha sido satisfactoria. Tener en cuenta, lógicamente, que este tipo de soluciones están en el marco de más de. También es un aspecto en el que seguimos trabajando investigado. Muy bien, muchas Gracias a Bueno Pedro. Tienes una pregunta de Javier Pastore Galindo leo ya pasada fue Javier Javier si quisieran se le puede preguntar directamente, pero sólo tienes que habitan la pregunta directamente, si se merece, le parece, por supuesto a Javier Javier y mucho para Javier Nadal estaba, está pensando bueno, yo vengo de informática, en muchas ocasiones se tuviera el tema de las colisiones y demás estaba pensando en si los caras de andar a un mosquito mismo sé si será complicado, pero se podrá ser obviamente si de hecho, por ejemplo, en el penal que presentan esta red, neural basada en una arquitectura, es una apología de una red natural que después de entrenar digamos es una forma y después te entrenas con un con unos conjuntos de datos, decían que, concretamente para las caras asiáticas no es muy buena cuenta de eso, nos pasa un poco más gente? Vale, y obviamente por ejemplo ahora, pues no estaría funcionando con todo el tema de las mascarillas ni ponerse una mascarilla. Esta red neural no va a funcionar bien. Al final, es todo una cuestión de tener suficientes datos para poder entrenar tu Torrent neural correctamente lo que utiliza interiormente para saber si estamos hablando de la misma cara, porque no da exactamente los mismos valores. Si tú mueves un poquito tu cara, los valores van a variar un poquito en esa red que habíamos mostrado anteriormente, lo que hace es buscar la distancia Euclides entre entre esos dos valores, y si es menor a 0, con seis valor, como si yo hubiera dicho otro cualquiera. Te dice que hay un macho. Lo puedes hacer más estricto y decir que sea menor que cero con 4, o puedes hacerlo un poquito más grande, digamos, pero sí por supuesto. Pueden haber errores. Lo bueno que tiene estas redes, que, tal y como se ha aprobado, tiene una tasa de efectividad muy alta, y es muy capaz. Es capaz de discriminar muy bien entre personas, siempre y cuando sean parones de raza europeos. Funciona muy bien eso de que sean varones, lo que no es nada bueno. He dicho Varane de raza blanca por lo de Guasp, esto que el término que se utiliza mucho en términos americanos y. Pero bueno, si es un tema muy interesante porque se está detectando, que algunos entrenamientos de estas redes neurales pues son poco racistas y cosas así. Pero bueno, eso se puede mejorar? Si bien bueno, pues si os parece haber, yo creo si aquí hay otra pregunta parece Bernal si la hubiera una Luis hola buenas muy buenas, no sé si me me vale. Quería preguntar si habéis tenido en cuenta los problemas de privacidad que plantea un seguimiento automatizado de de personas, utilizando inteligencia artificial, como como ver cómo comentaba como parte de las transparencias y por supuesto la gbr está ahí presente y el tratamiento de los datos es muy importante. Una de las motivos principales o una de las cosas en las que se hace hincapié es en el procesado y en el almacenamiento de datos. En ese sentido nosotros creemos que esta tecnología mejora el tema de la privacidad en tanto que para empezar nos están, nos están almacenando. Los datos de las imágenes se están procesando en tiempo real se están utilizando esos identificadores en ese mismo dispositivo, con lo cual, al no haber un almacenamiento ni una transmisión, no se están enviando de un sitio a otro, pues estamos, estamos es una mejor solución, es una oportunidad para atacar algunos de esos problemas de privacidad, tanto en cuanto a los detalles específicos de si necesitamos un permiso especial para poder o si hay algún tipo de consideración extra que hay que tomar de cara a esto, por ejemplo, lo de los identificadores que comentaba anteriormente, Javier. Obviamente, si tiene ser identificado cara, es posible tirar hacia atrás y se ha identificado cuál es la cara, la descripción del retrato robot. Pues eso habría que evaluarlo un poco más en profundidad, porque, como siempre, la legislación va detrás de la deuda, de las oportunidades que nos ofrece la ciencia. No sé si vale tu pregunta si, muchas Gracias, pero parece que había otra pregunta parecida de Mari Carmen, pero no sé si quiere preguntar especificar un poco más o esta respuesta. Te vale más o menos periodismo, y la verdad es que la charla muy interesante. Pero repetido, yo me siento que me dijeron que no estudiantes también de informática, e interesan a ver algo de. Periodismo y barrió para casa. Puedo sacar algo de información que pueda ir, pero bueno, sobre todo era el tema de la ida, no y y bueno también además aplicaciones en un futuro poder. Esto porque ahora mismo con lo que estás comentando de la para evitar aglomeraciones y tan pero en un futuro, de manera que mantengamos la privacidad, como puede aplicarse en la ciudad, bueno, hay un sinfín. De hecho, el título de la charla que era moviendo por la cara venía a decir cómo se podía utilizar. Pues por ejemplo, para el tema del turismo, para saber cuáles son las zonas en las que más afluencia de turistas hay incluso para poder hacer un seguimiento, decir mira pues sabemos que este tipo de perfil de turista, basándonos exclusivamente en este tema del identificador de la cara, no ha venido desde un punto, ha visto este otro sitio y podamos hacer una trazabilidad mucho mejor que simplemente tener datos globales de aforamiento de cara a la privacidad, para ver todo esto va a depender un poco de cómo vayan legislando y con respecto a estas tecnologías. Como sabéis, el tema de las redes neurales, pues aunque ya llevaba unos años pero siguen avanzando y hay muchísimos, muchas, muchas cosas que hay que plantearse a nivel nivel de respecto a la aplicación de estas tecnologías, pero sí a nivel de aplicación práctica, pues, como decía el turismo, la eficiencia energética, nivel de optimización de las rutas de las del transporte urbano a nivel ahora mismo, de control; de la pandemia para saber si hay personas, el número de personas, la distancia interpersonal; en una biblioteca, por ejemplo, saber si hay mucha gente que va el porcentaje de personas que se presentan sin mascarillas en una, en una avenida importante no metro cosas, así yo creo que tienen una cantidad de aplicaciones brutal. Mi opinión esperaría a ver si podría activar. No hay este tipo de red. Nosotros, desde la de la investigación, las estamos utilizando y estamos jugando con ellas. Respecto a la implantación, ahí ya es un tema en el que no te puedo dar más datos. Como sabéis, ahora mismo hay un despliegue de inteligente que se está desarrollando en la ciudad de Murcia y ya se van a implementar algunos dispositivos, pero nada, que yo sepa, no hay de momento este tipo de tecnología utilizando redes neurales desplegadas de forma general en el, concretamente para detección de caras en el en este tipo de despliegues que se están utilizando para control de número de vehículos que están pasando cosas y a lo mejor Juan Antonio, incluso podría dar algún detalle más al respecto, porque él está trabajando mucho en el tema, era más de Murcia, pero, pero si vamos es una tecnología que está ya ahí y ya tenemos dispositivos, los investigadores estamos jugando con ellos y es sólo cuestión de tiempo de que empiecen a implantarse. Creo muy bueno. Si a ver, dentro de lo que es el ámbito del la, si efectivamente seguimos trabajando y sobre todo, gracias a la colaboración que tenemos el Ayuntamiento y la Universidad de Murcia, seguimos trabajando en despliegues pilotos, que al final van a fomentar y van a ir en la línea de lo que está comentando Pedro. Además, no sólo eso, dentro de la universidad también hay un proyecto que trata de tratar al campus precisamente como un laboratorio viviente y en el que también se están estableciendo este tipo de tecnologías para poder también, incluso servir al nuevo, fomentar o, mejor dicho, planificar mejor lo que sería el amor, la movilidad a estos términos. Por ejemplo, muy bien, muchas gracias a ti. Bueno, hay un de preguntas más en primer lugar espectador anónimo también quieres hablar Tú. O cómo eres anónimo? Quiere que la pregunta dice: hasta qué punto está implementado esta tecnología de reconocimiento facial en, por ejemplo, la ciudad de Murcia. Se trata de algo común en los países del mundo, no en España. En Murcia, que yo sepa, no hay implementado nada. Reconocimiento facial, que yo sepa, por lo menos, a nivel de despliegue de la ciudad a nivel de laboratorio. En la Universidad de Murcia tenemos algunas cosas de prueba y tal y cual, pero no es no es una tecnología, que yo sepa, que se esté utilizando de forma generalizada el tema del reconocimiento facial en otros países si en China, por ejemplo, donde la gbr no afecta tanto, si se que se está utilizando y son muy eficaces y luego Ramón Sánchez Iborra pregunta Juan Antonio, dadas las circunstancias actuales. Ramón, tú sí que estás ahí verdad? Quiere comentarlo sí? Bueno, como también le respondió yo, Ramón han preguntado precisamente que, dada la situación actual del cómic, la verdad es que basarnos basarnos en los datos del año anterior. La verdad es que puede que no exista tal correspondencia ni coherencia con los datos a la hora de realizar. La expedición y efectivamente, tiene razón de decir. El cómic es precisamente ha supuesto un cambio radical en cuanto al estilo de vida, no solo a nivel mundial, y eso tiene precisamente un gran impacto en el modelo precisamente de movilidad de la ciudad, y es precisamente si nos centramos en el tema de apartamentos, en cuáles son los nostra los transportes y las zonas, por ejemplo, que se utilizaban para aparcar en un momento o en otro, y efectivamente esa línea es precisamente que estamos hablando también de investigar dentro del proyecto y también tenemos y necesitamos precisamente obtener ciertos datos para poder predecir un modelo, es decir, al final cuando trabajamos con técnicas de Lemmy es necesario por lo menos tener un conjunto de datos fiables sobre el que poder trabajar para poder establecer unas predicciones. Si hay un cambio de tendencia tan radical pues lógicamente el modelo que hayamos entrenado inicialmente no va a poder predecir con esa misma precisión con la que teníamos pensado y también existen. Otros modelos ofrecen la actividad de auto -aprendizaje. Para precisamente, ir en la línea de ofrecer unas predicciones, pues con mayor precisión. Claro, si estoy de acuerdo contigo, además, entiendo que cuando se limite, por ejemplo, la limitación que tenéis ahora con los parquímetros que no son capaces de dar medidas en tiempo real, quizá ese modelo ya no sea ese modelo, digamos, de históricos, pueda ser alimentado pueda ser, como tú dices, por ejemplo, horas efectivamente, actualizado casi con datos en tiempo real es la idea, pero hay que esperar también dentro del proyecto de Murcia a que instalen estos nuevos parquímetros, que también hay una partida precisamente para la remodelación y la renovación de este tipo de dispositivos y poder contar con él. Gracias. Muy bien. Pues nada, muchas gracias. Vamos a dar paso a Rubén, que está ahí y pacientemente esperando para una charla que es totalmente diferente a las anteriores, que se titula. Cuánto ceo? dos cuesta cada asignatura que cursó el doctor profesor asociado del Departamento de Ingeniería y Tecnología de computadora. Cuando quieras, bueno, pues buenas tardes a todos. Le vayan a ligeramente el nombre de la charla. Voy compartiéndola y bueno, lo primero que lo primero que tengo que decir es que digamos yo no yo esto es justo lo contrario que mis compañeros, y es que he enfocado la charla, digamos, a una audiencia general que aquellos de vosotros no os hagáis. Informática, supongo que tendrá la misma capacidad de entender y de seguir la charla que los que los alumnos de informática, que la están viendo ahora mismo, y precisamente por esa razón no es una charla una charla técnica, sino que podríamos decir que mantiene una charla política, no una charla en la que se presentan, digamos, ideas sobre cómo gestiona, pues como cómo son, cómo se realizan las políticas o qué políticas de gestión de la movilidad se llevan a cabo en nuestra, en nuestra universidad y, por extensión en nuestra ciudad. Bueno, eso tiempo, como digo, el título es calculando la huella de carbono de mi título universitario, que sería como la extensión de la asignatura recurso, y lo vamos a ver cómo es como cuál es la aplicación que posibles aplicaciones tienen. La general para alcanzar la neutralidad climática en la mirada en la Universidad de Murcia en 2030, entonces se puede tratar de recortar ahora un poco, porque nos hemos quedado un poco sin tiempo, pero quería ir a la gala. En principio está esta pregunta, no de la silenciosa amenaza que se extiende sobre nuestras ciudades, que causan más de 30.000 muertes prematuras al año, pues a lo mejor alguno de vosotros o muchos de vosotros piensa que me estoy refiriendo a Alcoy, pero no en realidad, no es nuestra realidad, es la que podremos ver en esta imagen, que seguro que habéis visto muchas veces en los medios de comunicación, Madrid, Barcelona y signos muy lejos que está hecha desde encima de nuestro campus de Espinardo. Pues la contaminación atmosférica en las ciudades entonces como digo esa amenaza es esa amenaza silenciosa que la contaminación o la contaminación en la mayor parte de ciudades tiene como causa el tráfico motorizado o no, la vía de comunicación que debíamos fomentar el uso a veces el abuso o no del vehículo privado motorizado y también en el caso de muchas ciudades en las que creo que nos encontramos, pues la falta de un transporte público eficiente, no es que no es competitivo o no en tiempo y en un coste económico con el uso del vehículo propio. Entonces los orígenes de estos tienen que ver con el modelo de desarrollo de la urbe del último medio siglo, no la segregación funcional de los espacios que se dispersan por la ciudad espacios buenos funcionales como polígonos industriales campos universitarios centros comerciales que están alejados y que al final requieren que incrementan las necesidades de movilidad de los ciudadanos y por tanto el uso del vehículo, etc. Etc. Cuando no hay un transporte público adecuado, entonces, bueno, pues en el lado de ese que tratamos hoy, en el 11, que es la ciudad, es y sostenibles. Una de sus metas es proporcionar acceso a sistemas de transporte, seguros y sostenibles y eso lo tenemos que enmarca también dentro de los objetivos de neutralidad climática que la Unión Europea ya haya asumido para 2050 o más adelante lo comentarios, pero entonces, en general, digamos, en el charla lo que he podido hablar a nivel general es digamos de unas ideas son mis ideas como digo yo me habla de investigación no es no es estar con mis compañeros y yo no voy a hablar en ningún caso del proyecto de investigación que están en marcha, sino que esto jamás de inquietudes, personales no, pero bueno, pues el papel que puede jugar la comunicación en la movilidad universitaria en la próxima década, es decir, cómo podemos utilizar la tecnología para estimar el impacto ambiental asociado a nuestra movilidad o a la movilidad de la universitaria. Bueno pues un poco por, digamos, plantear aquí para introducir los conceptos que vamos a utilizar esta charla, pues vamos a distinguir, no vamos a tener claro que una cosa es la contaminación atmosférica y otra cosa es el cambio climático, pero aunque sean cosas diferentes están muy relacionados porque ambos problemas se ven agravados por el uso de combustibles fósiles, la corta la contaminación atmosférica, pues como todo, probablemente sabemos es un subproducto, no digamos derivado del paisaje urbano producida por sustancias nocivas, monóxido de nitrógeno y azufre partículas, microscópicas, no inferiores, a 10 micras se venderá generadas en su mayoría por por el tráfico entonces digamos que de manera más general el cambio climático. Digamos que esta proporcionada, esta general está causado por las emisiones de gases de efecto invernadero, pero que tienen como causa el picamos, las mismas humoristas lo mismo que la contaminación atmosférica, y me gustaría recalcar una cosa, y es que el 78 por 100 de las ciudades con 77 por 100 de la energía mundial se consume en las ciudades que emiten más del 60 por 100 del total de los gases de efecto invernadero. Entonces, qué podemos hacer nosotros, no desde la universidad, cómo podemos aplicar la tecnología para tratar de reducir esa ese impacto en el ámbito de actuación que nosotros nos corresponde y antes de entrar esto podríamos lo digo por lanzarle a la pregunta, podría pensar que simplemente esperando a que la electrificación del transporte no coche, eléctrico, etc. Vaya a digamos contando camino en la sociedad, pues con eso acabaremos con la contaminación, pero claro, eso dependerá de cómo se genere la energía eléctrica, no por sexo o esa sistema ya iba bien, etc. Porque sino al final podríamos estar hablando no de esa paradoja de que realmente estamos consiguiendo que los tubos de escape de los coches estaban extremadamente largos para que la contaminación, en lugar de reducirse lo que hace es cambiarse, localiza al medio rural, la zona donde digamos que hay menos gente afectada por hecho, por esa contaminación. Entonces con Dios, dicho todo eso despachar al final lo que vamos a tomar como indicador general del impacto ambiental es la huella de carbono. La huella de carbono, como digo, en esta transparencia, es la cantidad de gases de efecto invernadero que produce indirectamente una organización debido a una comunidad como resultado de las actividades que se medirán en la deuda equivalente y, tal y bueno, pues se divide en los cauces. El alcance 1, que son las emisiones directas, como parte de las actividades de sí; pues en el caso de la Universidad sería los vehículos propios que tiene la Universidad, el uso de combustibles fósiles que realiza esa esa organización, no las calderas, etc. Que se utilizan. Ese sería el alcance 1. El alcance dos es las emisiones que se producen como consecuencia de la energía eléctrica que se consume no? Pues en el caso de la Universidad de Murcia, pues en función del mix de generación eléctrica que se utilice, pues habrá unas determinadas emisiones que probablemente serán variables en el tiempo, no en función de la generación renovable en mayor o menor en un momento dado. Pero en esta charla en lo que nos vamos a centrar, el alcance 3, que es en las misiones que se generan de manera indirecta, es decir, por los vehículos de las que no son propios de la organización, sino que son de las personas que trabajan o que participan de esa organización en este caso serían los vehículos los trabajadores los estudiantes etc etc el uso de productos la huella de cada uno de esos productos que se utilizan para realizar la actividad, pero entonces en esta charla igor nos vamos a centrar sobre todo en el gran quienes el causante no de las de el principal factor de principal factor que contribuye a las emisiones de alcance 3, que es las emisiones derivadas del transporte y la movilidad. Bueno, por terminar de contexto, bueno, pues recientemente en el año pasado ya se se, la Comisión Europea publicó el Pacto Verde Europeo haber un plan estratégico de crecimiento en la Unión Europea basado en el Pacto Verde, no la sostenibilidad, la digitalización, etc. Y yo me fío. Hace semanas tres semanas se aprobó la ley europea del clima, en la que se establece que en 2030 se tienen que reducir al 60 por 100 las emisiones con respecto a los niveles de 1990 en 2050 las emisiones totales tienen que ser las metas que se tiene que ser bueno para, digamos que aspira a ser el primer continente climáticamente neutro entonces, en España, bueno, porque en 2014 existe el Ministerio de Transición Ecológica, o un mayor Real Decreto, digamos que creó un registro de organizaciones que calculan reducen y compensan sus emisiones. Vale y, bueno, pues ahora más recientemente, en mayo de este año, ya está en la. En el Congreso de los Diputados digamos que ya hay un proyecto de Ley de Cambio Climático y Transición Energética. En el caso de la universidad y centrándonos en lo que a nosotros llegamos, nos competen nuestro ámbito de trabajo o de actuación, lo primero que tenemos que tener claro es que la el impacto de la universidad en la ciudad es muy importante, no como los servicios que demandan las instalaciones, las infraestructuras universitarias, los cambios que producen en el entorno urbano y, bueno, pues como la universidad, digamos a como agente dinamizador de las actividades de la ciudad, pero al mismo tiempo la universidad tiene una responsabilidad social, no a las necesidades y las problemáticas de la ciudad, y no por eso precisamente no tenemos este proyecto de sesiones, no? Entonces la digamos que en esta charla lo que trató de poner de manifiesto la necesidad de ser protagonista a la hora de alcanzar las metas de los Objetivos de Desarrollo Sostenible a nivel local y en particular, sobre los sistemas de transporte urbano. No debe ser ejemplo a seguir por el resto de organizaciones locales y regionales. Entonces, teniendo en cuenta que la crue el año pasado firmó la declaración de emergencia climática y que se ha comprometido con el resto de universidades españolas a tener una huella de carbono cero en 2030, pues cabe plantearse ahora que estamos en 2020, que tenemos que hacer. Cuáles son los pasos que tenemos que dar para reducir esa huella del carbono? Pues ahí es donde se enmarca esta charla, no del cálculo de la huella de carbono. Para reducir primero tenemos que cuantificar, pero tenemos entonces cómo podemos utilizar o cuáles son las oportunidades que surgen de calcular la huella de carbono en la universidad, pues por supuesto podemos ordenar los consumos energéticos, no hay nación matización, transporte, etc. Como punto de partida, para mejorarla la eficiencia, no todos los procesos que tienen lugar en la universidad, no para sus diferentes actividades entre investigaciones, reducir el impacto ambiental además, por supuesto de mejorar la reputación de la obesidad como una universidad americana más más sostenible o más amigable con el medio ambiente, no sea capaz de atraer a más estudiantes que están sensibilizados con ese tema o o a investigadores que trabajan en ese tema etc etc bueno alguna preguntas abiertas sobre las que yo, la verdad es que no hubo una respuesta a modelo. Esto es algo que son mis inquietudes y no de investigación, pero bueno, pues habría que definir, definido que permita comparar la abuela, la huella de carbono entre sí por ejemplo, pues las pagadas equivalente por título 1, por cada graduado, o la equivalente por cada publicación científica, etc. Etc. Habría que definir. Hay una serie de que pudiesen servir para comparar diferentes universidades entre sí pero lo que sí que es, digamos, esencial desde mi punto de vista, es que es imprescindible tener un marco común a la hora de establecer la actividad de la frontera de la actividad universitaria, y ahí es donde yo creo que debemos de considerar la universidad como un especial diferente a otras organizaciones como empresas, etc. En el que los alumnos deben formar parte de la organización depende las las actividades que realizan la universidad no se entienden sin signos, alumnos. Por tanto, no podremos picamos y pensar que la huella de carbono de la universidad es independiente de la huella de los alumnos, que tienen que participar en las actividades de esa universidad. Por lo tanto, digamos que para que todo está obligado esta charla tenga sentido. Es imprescindible que los alumnos forman parte de la, se considere como parte de la actividad y su desplazamiento, en este caso, que nos vamos a centrar en la movilidad, pues su desplazamiento a las aulas, etc. Etc. También se incluya como parte del cálculo de la olla Calvo. Entonces, esto es el caso. La Universidad de Murcia es especialmente importante porque, como decimos, el transporte siempre es el principal contribuyente, y en el caso de la Universidad de Murcia, por su situación geográfica, sus diferentes campus, no de Ciencias de la Salud o el campus de Espinardo, que son campus suburbanos, pues digamos que son polos de atracción de un número muy elevado de personas. No necesitan de un transporte, no paga para poder recibir su, la, para poder acceder a los servicios que ofrece la universidad, o la educación, etc. Entonces, en este sentido, la los planes de mejora del transporte de la organización, en este caso el transporte de estudiantes y trabajadores, son de vital importancia, hecho fuente que ahí tenéis. La transparencia dice que el 40 por 100 de los peajes urbanos en días laborables son desplazamientos por trabajo o no. Si hubiésemos alemán los departamentos de estudio ese porcentaje crecería entonces es de vital importancia que la universidad a las entidades y en particular en Murcia empiezan desde desde ya a digamos, establecer no va a producir esos planes de mejora del transporte para su uso, para sus trabajadores y sus estudiantes. Esta imagen no es de la Universidad de Almería, pues habla por sí sola, no de del espacio público que ocupan los diferentes medios de transporte y digamos a partir de aquí pues podría derivar la huella de carbono que genera o no? Pues no es lo mismo. 50 coches ha coronado con un peso de 2000 kilos, no de media cada 1. Pues bien, los que el peso del autobús o el peso de 50 bicicletas y el espacio que ocupa 50 personas, 50 bicicletas, pues en esa dirección digamos que tienen que avanzar los planes de transporte. Entonces, entrando ahora ya en el cálculo de la huelga de transporte, utilizando las tecnologías disponibles a nuestro alcance, pues digamos que yo voy a ir dando una serie de pinceladas, no sobre dónde están las fuentes de información que podrían utilizarse para calcular dicha huella de carbono, por ejemplo ahora para calcular la frecuencia y la distancia en el trayecto entre el domicilio y, bueno, puesto. Faculta el centro de estudio, el centro de trabajo de cada miembro de la universitaria, pues podríamos utilizar la información que ya existe actualmente. Código postal de residencia en la base de datos no alumnos; podremos utilizar los horarios y la ubicación de los usuarios, no de las asignaturas y la ubicación de las clases en las que están matriculados, Caba, que los alumnos no, o también para calcular la boya de los profesores puesto que tienen que desplazarse no a esas a esos lugares, en esas horas, etcétera podríamos utilizar geolocalización, de manera aproximada a partir de las ves -desde las que se accede al aula virtual o el acceso auténtico a los peces de los laboratorios o las conexiones a él. No podríamos tratar de adivinar. Además de con las muchas otras tecnologías más avanzadas, como las que ha comentado Pedro y Juan Antonio, que existen, digamos, tratar de averiguar la las llamas, la frecuencia y la distancia que recorre cada uno de los miembros de la comunidad universitaria. Los registros de presencia que se ha hablado últimamente, con razón de o los datos que tendríamos con las aplicaciones de Craon o de Ética para él, y luego, por supuesto, podríamos tener solo mediante la ubicación exacta, no haciendo que, por ejemplo, humo, pues le solicitase al usuario permiso no para para enviar datos de no a este sistema de información, para conocer con mayor detalle su trayecto de esa manera, así como si se obtendrían la plasmación más varios, que podría utilizarse más adelante para reducir la huella de transporte, como, como positiva, la positiva siguientes y, por supuesto, claro, el tema de la privacidad del usuario debe controlar en todo momento qué información comparten, que franjas horarias comparte que se le notifique a través de la aplicación que está compartiendo o que ha dejado de compartir esa información, si lo hace anónimamente, etc. Etc. También se podrían utilizar otra fuente de información para saber el medio de transporte que se utiliza. Por ejemplo, utilizando esa información precisa, podría calcularse la velocidad máxima y media de desplazamiento, y a partir de ahí si se trata de un desplazamiento a pie en bici o incluso el Lotus, la tecnología basada en comunicación para detectar usuarios cercanos, saber si se trata de un coche compartido de un autobús, etc, etc. O, por ejemplo para el caso de la bici, se podría acceder a los datos del préstamo del sistema de bici o los datos de las aplicaciones como ciclo que se utilizan para acumular puntos no por desplazamientos, en bici o a pie en el coche en el caso del coche propio, por ejemplo, el acceso a los aparcamientos regulados en las facultades mediante la tuit o las activaciones de los puntos de recarga de los coches eléctricos, es decir, existe una, una una gran variedad de fuentes de información y aquí yo solo he puesto algunas, habrá mucho muchas más, a partir de las cuales se podría acumular, utilizando, como digo, las tecnologías se podía calcular la huella de carbono de la diversidad. Entonces, con ésta digamos con esta información se podría ofrecer en tiempo real. La huella de carbono de cada centro a través de pantallas informativas, al entrar al centro, a que muestren la huella de carbono diaria semanal, mensual del centro para poder compararla, por ejemplo, con las variaciones, no con con la huella del año anterior; y poder comparar las variaciones para ver si efectivamente se está reduciendo está aumentando etc por ejemplo si eso hubiese estado implantado a día de hoy, podríamos comparar la huella, la reducción de la huella en este curso académico o la anterior frente a los cursos y ver cómo cómo se ha reducido la huella del transporte etc etc entonces obviamente para para que todo esto funcione pues la participación de los miembros de la Comunidad instalándose en la aplicación dando permiso especial etc etc es fundamental pero por otro lado a partir de velar por que se cumpla la. El Reglamento General de Protección de Datos, como siempre hablamos de compañeros, ha mencionado antes. Pero, la personalización, es decir, el cálculo personalizado de la huella de carbono también presenta, digamos, mucha, mucha potencialidad, no porque digamos que a continuación va a permitir que luego se le pueda, digamos, utilizando como de nuevo tecnologías que se le pueda recomendar al usuario alternativas de movilidad para reducir su huella de carbono. Aunque los datos públicos que se muestran en el centro solamente se han agregado por grupos, o por cursos o para el centro completo, pero sí que será útil el que el sistema pueda contar con para realizar el cálculo para cada, para cada miembro, aunque, por supuesto, se utilizan en mi campo. Ana limitación de los datos para cumplir con la la legalidad, etc. Entonces, una vez que digamos, aplicamos las tecnologías para calcular la huella, como podemos utilizarlas. Para reducirla, pues, por ejemplo, podemos tratar de fomentar la movilidad sostenible, aplicando técnicas de gamificación, no a la reducción de carbono, por ejemplo, que se den premios a los usuarios, a los miembros, no varió el sistema, o a los grupos, a los cursos que tengan menor huella de carbono. Por trayecto, que sea el reconocimiento a las pantallas del centro, la gala del transporte público de tranvía o bonos regalo para comprar vehículos de bajas emisiones patinetes, eléctricos, etc, o que la los ciertos servicios de la universidad sean gratuitos o, por ejemplo, que se les que se compute como créditos grau el tiempo que emplean desplazamientos a pie o en bici cuando vienen a estudiar, a trabajar, etc, etc. A los trabajadores que se reduzca la jornada laboral, es decir, el pueblo poseer toda esa información individualizada sobre la huella de carbono de cada miembro de la comunidad que permitiría aplicar esas políticas de fomento de la movilidad responsable. Luego, por otro lado, otra cosa interesante es que nos permitiría cuantificar el valor de la presencia, es decir, podríamos ver exactamente cómo han bajado los indicadores no de rendimiento académico o si se han mantenido, cuando ha disminuido drásticamente, en este caso por el caso, por razón de la, la sea, como como el grado de harina se relaciona con la calidad de la enseñanza no y de esa manera a más largo plazo, ya no solamente ahora por la situación sanitaria en la que nos encontramos, sino a más largo plazo decidir, digamos cómo se puede reducir la demanda de movilidad de nuestros estudiantes sin mermar la calidad, es decir, en qué cursos, en casi natural e incluso dentro de una asignatura que contenidos es importante, la calidad y en qué y que otros no lo es, y todo eso se puede hacer a partir de los datos individualizados de la huella de carbono de cada que cada individuo vale todos esos buenos son individualmente. Luego de manera agregada, cómo podemos reducir la huella de carbono, pues podemos utilizar. Miramos los datos agregados ya que, ignorando que usuario pertenece cada 1, pero para producir un plan de transporte colectivo propio pero que digamos al contrario de los planes de los sistemas de transporte que conocemos, del siglo XX o principios del siglo xxi, que sea un plan de transporte que sea capaz de adaptar la oferta a la demanda en tiempo real, es decir que los usuarios puedan interaccionar con este plan de transporte, con el transporte colectivo de la universidad a digamos de la manera con la que funcionan aplicaciones tipo Uber, es decir, que quieran desplazarse al campus, digan. Quiero ir y el sistema utilizando toda la gran cantidad de información que tiene a su disposición sobre los de los alumnos, los profesores en los centros de trabajo, sea capaz de adaptarse de madera en tiempo real al usuario para predecir, digamos los la necesidad de transporte que va a haber cada día y así movilizar los recursos necesarios para que esos usuarios puedan transportar a sus dos con la menor huella de carbono posible. Vale? Entonces bueno, pero no por más tener más. No voy a entrar más en los detalles, pero al final para que todo esto tenga sentido también las la gestión de la infraestructura tiene que tener una política ordenada con la reducción de la huella de carbono, por ejemplo el caso de los apartados de los aparcamientos, pues digamos que sería conveniente reemplazar la gratuidad del sistema de aparcamiento actual, por un sistema de créditos pasado huella de carbono, de manera que te asigna inicialmente un crédito anual que sea y tú conforme vas aparcando; pues te vayas con problemas; utilizando tu vehículo pues te vayas, agotando el crédito, pero al mismo tiempo pueda recuperar ese crédito, pues utilizando movilidad responsable, no cuando demuestras con tu desplazamientos, que has utilizado trasporte público o transporte colectivo recupera parte del crédito de esa manera, y digamos que se podría empezar a revertir la situación de saturación de los parques y de atascos, no a la actualidad por la situación sanitaria, pero digamos de manera general la situación de saturación de vehículos que viven nuestros nuestros campos, sobre todo el campus de Espinardo. Simplemente por dar un dato con el tema de la gestión fijaba que ya hay 4.700 plazas de aparcamiento en el campus de Espinardo, si cada una de esas plazas bueno pues no lo he dicho, pero además de recargar el crédito mediante otras actividades responsables podría pescar pagando no directamente económicamente. Entonces, si cada una de las plazas del campus de Espinardo recaudase dos euros diarios serían 900 euros de recaudación que podían invertirse en dotar de más recursos a ese plan de transporte propio, no en el que se utilizan autobuses, lanzadera autobuses de ruta etc. Para para satisfacer las necesidades de movilidad de los alumnos y los trabajadores, a la universidad, o incluso invertir en una flota de bicicletas y patinetes eléctricos, etc, etc. O incluso ayudas al alquiler para los usuarios, que viven muy lejos y que tenga una huella de carbono muy alta, porque, bueno, pues resulta que su domicilio no tiene posibilidades de su lugar de Madrid y ya no tiene posibilidad de transporte público y por eso resultan una huella de carbono muy elevada en comparación con la media. Entonces, el objetivo sería evitar esta imagen que todos conocemos. No lleven acceso a nuestro campo no completamente saturado, y para eso es muy importante, y con esto lo voy a tratar muy rápido, al verdadero padre. Minutos esperaba he terminado, pero ahora ya sí que no voy a hablar de la de las tecnologías, sino de más a nivel a nivel político, no de las amenazas y las oportunidades que van a surgir como fruto de los diversos proyectos que existen para aumentar la capacidad viaria existente, y es que, por ejemplo, ya está en no en obras de construcción, el arco noroeste, que junto con la 33 la 31 son viajes han construido digamos en los últimos años; van a hacer que la Ronda Oeste y Este digamos de Espinardo, tan tan famoso, tan conocido por los conductores digamos que reduzca ostensiblemente la intensidad media diaria de circulación, puesto que todo el tráfico de Valencia, Andalucía y Madrid, Cartagena ya no pasará por la puerta de nuestro maestro Campus. Me refiero a digamos, este Pavón amarillo es el arco noroeste, que ya está en obras, que permitirá que el tráfico de Cartagena, Madrid o de Valencia, Andalucía ya no pase por aquí. Entonces, cómo podemos aprovechar eso? Cómo podemos adelantarnos a eso? Porque si permitimos que se que se libere parte del tráfico, pues lo que estaba documentado por parte de investigadores en materia de movilidad es que digamos la liberación de tráfico. En esa vía. La Ronda Oeste Espinardo provocaría un efecto llamada al vehículo privado o privado, con lo cual acabaríamos aumentando. La huella de carbono no Pías, desaparecen los atascos menos tiempo El Prat. Por trayecto lo más gente coge el coche y vuelven a aparecer los atascos. Entonces, la propuesta que yo hago desde desde aquí es aprovechemos esta nueva infraestructura que va a liberar los carriles que va a liberar coches de las siete la 30 para liberar esos carriles y dedicarlos exclusivamente al transporte colectivo y a los vehículos de alta ocupación. De manera que ese sistema inteligente que proponen esta charla de transporte universitario no pueda ser todavía más, más eficiente, garantizando los tiempos de trayecto, independientemente del ahora. Haciendo que el tiempo de trayecto, desde el domicilio de la persona hasta el centro de trabajo sea competitivo frente al coche, y de esa manera digamos, invitando a cada vez más y más usuarios a no utilizar su vehículo propio, sino utilizar el transporte colectivo o el transporte público. Bueno, pues hemos pasado un poco del tiempo. En resumen, creo que las chicas son una herramienta imprescindible para alcanzar los objetivos de los objetivos de neutralidad climática, ministra de Murcia, que la ue debe asumir el liderazgo en la transformación de la movilidad metropolitana y que tanto Ática con su experiencia en la aplicación de las etiquetas como la informática, como hemos visto mis compañeros, con la cantidad, con la enorme cantidad de conocimiento y de capacidad de asesoramiento tecnológico que tiene los recursos humanos de la Facultad, pues podría ser perfectamente un centro piloto en el que se impliquen a los estudiantes a través de la participación en dicho proyecto. No hable de un sistema inteligente de transporte colectivo mediante el desarrollo de partes digamos de este sistema pero en resumen digamos sí para entre todos conseguir que en 2030 el 75 por 100 de los desplazamientos sean medios de servicio y bueno, pues este es el final de la charla. Si tenéis alguna alguna pregunta, pues yo encantado de responderla y comentario, o lo que sea. Gracias a Rubén sí que había una pregunta. Me parece que era Inés no lo pudo abrir. Ahora. Roberto Mira ver si era cierto, porque yo le de Ángela Angela a preguntar. Quiere preguntar, tú te lo olvidemos, bueno, lo leemos, parece que a ver, dice Ángela que hay una aplicación que se llama ciclo Green, que registra los trayectos en bici patinete, transporte público, coche compartido. La Universidad tiene un acuerdo con ello: regalan bonos de piscina, gimnasio y demás, es una de las ciudades de las que ha hablado y Murcia es una ciudad pequeña, pero se puede llegar a cualquier sitio en bicicleta, andando, pero hay que adecuar la ciudad para ello, claro, una bueno, pues efectivamente, yo conozco esa aplicación y de hecho la utilizó pero digamos que los pequeños parches, digamos que se tienen que transformar en una, una política más ambiciosa en la que, por ejemplo, a los trabajadores, pues también se les puede reducir parte de su jornada, cuando cuando demuestren que se desplazan de manera más responsable que esas, esas pequeñas iniciativas están bien, pero tienen que tienen que ser capaces de llegar a un mayor número de usuarios. Si bien, muchas gracias, no sé si me pregunta yo ahora mismo, no veo ninguna Rubén yo yo lo que veo aquí es integración con Juan Antonio y con, y con Pedro, porque es que tu proporcionase, una serie de fuentes de datos y Eugenio absolutamente Juan Antonio, es experto en combinar datos de fuentes heterogéneo. Ambos son experto en utilizar técnicas de aprendizaje o redes neuronales, etc. Para para aprender, para adaptarse, para adaptarse, para aprender un poco los perfiles de los usuarios, etc. Yo creo que aquí hay futuro, a ver yo, como he dicho antes, investigaciones en arquitectura de computadores. Así que desde el punto de vista de las tecnologías los expertos son ellos, no yo le da sentido a una charla en la que yo quería simplemente mostrar lo que podríamos hacer, pero no como lo podríamos hacer. Eso lo tendrían que decidir ellos no, pero creo que creo que la experiencia aquí está en que si centramos digamos, ese, ese hipotético, ese sistema de transporte inteligente que yo digamos, veo en el futuro. La diferencia está en que aquí si contamos con el consentimiento de los usuarios el problema de la protección de datos y tal es menor, puesto que el control de acceso a los vehículos que tiene la mitad los usuarios estarían de manera voluntaria, participando no del sistema para enriquecerlo y, a su vez, beneficiarse de los servicios que ofrece el sistema. Entonces, creo que queríamos la enfoque diferente al de un sistema de transporte público en el que cualquiera puede acceder. Entonces creo que las las condiciones de partida son diferentes y, por tanto, las soluciones pueden ser diferentes porque se pueden aprovechar. Se pueden aprovechar, como he dicho, de muchas fuentes de información que en el caso del sistema transporte público no existe. Claro, yo luego lo otro. Otra cosa que veo es que el tema que hubiera venido a fastidiar a todo el mundo y en todos los sentidos, pero aquí se ve claramente. Por ejemplo, ahora todo el mundo va en su coche privado, utilizan menos el transporte público, al contrario de lo que hasta hace poco se intentaba ahora, todo el mundo, cada uno por separado. Eso se ha encendido el sistema que Juan Antonio para el aparcamiento, y, en fin, que que nada que que un placer aquí parece que hay. Otra pregunta. Abrir. quieres hablar tú Oscar. Bueno, parece que no sé si soy yo. Para Óscar, señor obviamente estábamos habilitado para hablar; es que estoy plenamente. Para estar un poquito a preguntar a Rubén, que me encantó la no asistía a la reunión que tuvimos? Entonces, te pregunta qué posibilidades debe ser que esto aún no avance en este sentido, como consideran que este enfoque podría tener viabilidad, no digamos que de momento, como hemos dicho antes, como esta es una propuesta a nivel político, yo pienso que la tecnológicamente es viable económicamente, digamos, el beneficio que tendría sería muchísimo mayor al coste, puesto que al final sí digamos el la inversión que se realice para reducir a cero la huella de carbono de la Universidad de Murcia. Digamos que todos esos todos esos desarrollo luego se podrían, digamos, exportar a otros sectores, no al resto, la de Murcia, la Comunidad incluso a otras necesidades, porque es un modelo. Entonces pienso que los recursos que requiere montar este tipo de sistema de transporte inteligente no son despreciables, pero, pero le compensaría, digamos, de sobra el la inversión empresarial de obra, el beneficio. Entonces, a día de hoy digamos que todavía no, no existe un compromiso. De hecho, todavía no, no forma parte de ningún proyecto y tal. No existe un compromiso político para poner los recursos que hacen falta para poner esto en marcha, pero miramos que las rivales que yo he mantenido con el rector tal ahí son receptivos, pero digamos que me parece que además con la situación en la que nos encontramos, que no existen recursos disponibles para que todo esto se pueda convertir en realidad en el corto plazo. Pero, de todas maneras, estamos hablando de una meta a 10 años. Tenemos que empezar ya, pero no es todavía no digamos que todavía no existe un compromiso firme de apostar, dedicando recursos para que no se conviertan. Insiste en que está muy bien. Alguna otra pregunta también quería preguntar Javier Javier cantar ahí. Creo que la redactada y quiere que la cantaba yo quería hablar si quiere una los problemas de que considerará la situación del campo de la fuera de Espinardo, que realmente a los estudiantes que, por ejemplo, vivimos planea, lo cual es, pienso que somos mayoría, realmente nos resulta imposible, no reconoce la larga distancia sobre todos y lo que es el coche, por ejemplo, de mi pueblo, a la universidad, sobre todo ahora mismo con la huelga de la ume, lleva como mínimo una hora o así porque digamos que el transporte público samur Javier un coche perdóname. Cuánto trabajo depende enormemente del día? Bueno, pero yo te debería un lunes desde las tres de la mañana cuánto tardaría, si era mi coche a las tres de la mañana, sigue prefiriendo al momento de menor circulación posible 10 minutos. Entonces es normal que cuentan tantos y tantos miembros de nuestra comunidad cuando están en esa alternativa, elijan por el medio de marihuana, huella de carbono. Entonces, por eso es imprescindible que el transporte colectivo sea competitivo en el tiempo de trayecto, con el coche, para que tú digas el transporte colectivo voy a tardar 15 o 20 en mi coche 10 pero me va a salir gratis; voy a poder ir leyendo, preparándome la clase, etc, etc. Y además me va a beneficiar porque me van a permitir que use gratuitamente esto. Aquella cosa. Entonces te lo digo porque la haríamos un poco. La idea que yo trataba de transmitir en esta charla es que si se aprovecha con estas obras que están en mazas y se aprovecha ese anillo no es ese eje principal, que recorre Murcia de norte a sur, pero que también va a descabalgar esa esta obra, que el noroeste va a descargar también el tramo de la A siete que va hasta Alcantarilla. Entonces, vamos a tener ahí como si fuese una especie de cruz de norte a sur este a -oeste, en la que perfectamente se le podría dedicar un carril o una parte del, si son tres carriles, dedicar uno de ellos al transporte público y que de esa manera digamos, con un sistema de transporte radicalmente diferente al que nosotros conocemos, en el que haya un enfoque jerárquico. Por ejemplo, la idea no ha hablado de ella en detenimiento porque el tiempo no lo permitía, pero una de las ideas que yo contemplo en ese hipotético sistema de transporte es que, por ejemplo, no será la mía la que tuviera, pero imagínate que hubiese una lanzadera con un carril dedicado es decir que no va a ser, no va a ser el tiempo de trayecto, no va a ser susceptible. El tráfico que recorre desde el campo del Palmar hasta el campus de Espinardo únicamente parando en las salidas de la autovía, es decir, sale de la salida y vuelve a entrar. Salí volando; tienes cinco para dentro, en total una La Alberca, una Ronda Sur, una ronda norte y otra verdadero. Con esas cinco paradas ese autobús podría hacer perfectamente este recorrido en el palmarés con 10 minutos, entonces con un enfoque jerárquico en el que haya una línea principal, una, una lanzadera que solamente tiene cinco paradas y que recorren Murcia -norte a sur, pero lo mismo a esto se podría alcanzar digamos en el eje este-oeste, pero con esta lanzadera, apoyada por otros, digamos, otras líneas secundarias que conecten que el alimento, que que aporten viajeros, por ejemplo, de los municipios de la costera sur, de La Alberca, tanto a la entera, se podría conseguir perfectamente que el tiempo total de viaje fuese inferior a 20 minutos, pero para eso, pero para eso hace falta poner los medios oportunos, la poner los medios, la donde ponerlo, porque el transporte público y lo que es la pedanía es bastante debajo de. Pero fíjate, fija que Javier, que si siempre estás atención a la charla yo en todo momento ha hablado de transporte colectivo, es decir, de un sistema gestionado internamente por la propia universidad, es decir, que la universidad sepa dónde están sus estudiantes y en qué lugares tiene que habilitar. Minibuses accederá para ir recogiendo estudiantes. Porque sabe cuántos hay en La Alberca, cuántos ha llenado de Palma y Sala las obras a las que tienen que salir, a la que tienen que regresar, con lo cual digamos que podría ser un sistema mucho más eficiente, puesto que al final soy 29.000 en total estudiantes y podría podría hacerse un uso muy eficiente de esa versión. Una flota colectiva, de transporte de transporte, etc. Todo gracias. Gracias a ti. Bueno, pues es un placer, muchísimas gracias a todos los asistentes y a los ponentes. No creo que todas las charlas han sido muy interesantes cada una en su plano, así que la de la tarde una buena hora para comer a casa y yo creo que sí. Yo creo que el Juventus ven, gracias a todos. Muy bien. Gracias, gracias y hasta luego.