Resumen
La transformación digital del sector del transporte es uno de los actores clave en el esfuerzo global para mejorar la calidad del aire y
cumplir con el objetivo de una sociedad sostenible. Se espera que las normativas futuras de emisiones aprovechen la conectividad de los
vehículos modernos, con el fin de monitorizar y mejorar el control de sus emisiones en condiciones de conducción reales y a lo largo de la
vida del vehículo. El proyecto MUSE se centra en la monitorización de emisiones de flotas conectadas, en las que pueden coexistir varias
configuraciones de sensores. En tal situación, los sensores de serie (sujetos a la deriva y con menor precisión) se complementan con
sensores de mayor calidad, o incluso de grado de investigación, en un subconjunto específico de vehículos. En tal sistema, los modelos
de emisiones locales y globales pueden ser entrenados en base a las diferentes configuraciones de sensores; de forma que se aproveche
el conocimiento de los vehículos con mayor intensidad de sensores para la monitorización del resto de la flota. Además, la adopción de
arquitecturas IoT descentralizadas (cloud-edge) permite minimizar el flujo de información, y la implementación del aprendizaje distribuido
de los modelos. Este enfoque permitirá una caracterización completa de la flota sin la necesidad de instrumentar los vehículos de forma
uniforme, lo que tiene ventajas económicas y operativas. Para lograr este objetivo, MUSE se estructura en torno a varios temas, como
técnicas avanzadas de monitorización o análisis de big data, que han sido seleccionados para contribuir de forma independiente al
conocimiento científico y tecnológico, siendo al mismo tiempo complementarios para aprovechar los resultados de la investigación entre
ellos. El proyecto aborda una amplia gama de tecnologías, tal como son los sistemas de postratamiento de gases de escape y las
arquitecturas de cloud-edge, por lo que tiene un marcado carácter multidisciplinar.
