TFG: Generación de Datos Sintéticos a partir de un Sistema IoT de Detección de Vehículos utilizando Modelos Transformer con Atención en Python
Cliente: Ayuntamientos de la Alpujarra Granadina: Bubión, Capileira y Pampaneira.
Contexto: Vinculado al proyecto Smart Poqueira, se busca una gestión más sostenible de la actividad turística en zonas sensibles ambientalmente. En concreto, se dispone de dos conjuntos de datos (trafico_feb22_ago23 y trafico_contamina_interseccion obtenidos a través un sistema IoT (Internet de las Cosas) basado en sensores de cámaras. El objetivo experimental es generar datos sintéticos a partir de estos conjuntos de datos reales para facilitar el entrenamiento de modelos de predicción de tráfico y contaminación.
Problema: La generación de datos sintéticos es una tarea compleja que requiere la aplicación de técnicas avanzadas de aprendizaje profundo (Deep learning). En este caso, se propone la utilización de modelos Transformer. Estos modelos, basados en un mecanismo de atención, han demostrado ser muy eficaces en tareas de generación de texto y traducción automática. Sin embargo, su aplicación en Predicción de Series Temporales es aún un campo en desarrollo.
En los siguientes documentos, se detallan las historias de usuario y milestones que se han definido para el desarrollo del proyecto: