Un equip d'investigadors de l'Institut de Robòtica i Tecnologies de la Informació i les Comunicacions (IRTIC) de la Universitat de València (UV), membres del grup LISITT, ha publicat l'article «Semantic technologies for cross-border traffic management in the EU context: interoperability, scalability, and compliance» en la revista científica d'alt impacte Expert Systems with Applications (ISSN 0957-4174), centrada en sistemes experts i intel·ligents aplicats en la indústria, l'administració pública i les universitats de tot el món.
L'estudi forma part de la línia d'investigació «Web semàntica, ontologies i dades obertes enllaçades (LOD)» coordinada pels doctors José Javier Samper Zapater i José Francisco García Calderaro.
Aquest treball il·lustra com les tecnologies semàntiques poden millorar la interoperabilitat, la integració d'informació contextual, el raonament explicable i la federació dinàmica de dades en els sistemes de transport intel·ligents (ITS, per les seues sigles en anglés). A més, assenyala que un panell de control de suport a la presa de decisions en temps real demostra l'aplicabilitat operativa del coneixement semàntic generat, la qual cosa estableix les bases per a les plataformes d'informació de trànsit de pròxima generació i els servicis de mobilitat preparats per a la intel·ligència artificial (IA).
L'anàlisi es desenvolupa a partir del projecte europeu CEF LODRoadTran18, coordinat per Samper, que buscava millorar la interoperabilitat i reutilització de dades dinàmiques de trànsit a Espanya i la República Txeca mitjançant l'ús de dades obertes enllaçades (Linked Open Data, LOD, en anglés) i de la tesi del doctor Julián Gutiérrez Moret, centrada en la infraestructura de dades obertes basada en tecnologies semàntiques per a la gestió intel·ligent d'incidències de trànsit en carretera i variables meteorològiques.
La fragmentació de les dades, els formats heterogenis, la interoperabilitat limitada i l'absència d'integració semàntica entre organitzacions i països s'inclouen entre les principals limitacions dels sistemes d'informació de trànsit convencionals.
En aquest sentit, la publicació presenta una arquitectura d'informació de trànsit basada en la semàntica fonamentada en LOD, ontologies, tecnologies de raonament semàntic, i l'estàndard GeoSPARQL, que a través de la web semàntica possibilita la consulta i la representació de dades geoespacials, per a permetre una gestió de la informació sobre el trànsit que siga interoperable, federada i preparada per a la IA.
L'arquitectura proposada es va implementar dins de la infraestructura operativa del Punt d'Accés Nacional de Trànsit i Mobilitat (National Access Point, NAP) de la Direcció General de Trànsit (DGT) espanyola. Aquest element va combinar la transformació semàntica guiada per ontologies dels missatges de trànsit de l'estàndard europeu de referència per a trànsit i informació de trànsit DATEX II, i l'enriquiment semàntic entre dominis amb dades meteorològiques i geoespacials.
També es va tindre present el raonament contextual basat en llenguatge de regles per a la web semàntica (Semantic Web Rule Language, SWRL), la interoperabilitat federada mitjançant l'estàndard per a la consulta de grafs SPARQL i la integració espacial basada en GeoSPARQL.
Els beneficis de les tecnologies semàntiques
L'avaluació experimental va demostrar l'estabilitat de l'execució local de SPARQL amb càrregues de treball de fins a 200 usuaris simultanis, l'èxit de la federació en temps d'execució entre Espanya i la República Txeca, i la viabilitat d'enriquir dinàmicament els incidents de trànsit amb recursos geoespacials externs de LOD mitjançant consultes GeoSPARQL federades.
Els resultats confirmen que les tecnologies semàntiques poden proporcionar una base pràctica per a sistemes de transport intel·ligents que siguen interoperables, escalables, explicables i preparats per a la intel·ligència artificial. Aquestes tecnologies faciliten l'intercanvi transfronterer d'informació sobre el trànsit, escenaris avançats d'integració semàntica i aplicacions de suport a la presa de decisions operatives dins dels ecosistemes de mobilitat europeus.
Les futures investigacions se centraran a millorar l'optimització de les consultes GeoSPARQL distribuïdes, integrar els models de llenguatge extensos (Large Language Model, LLM) per a realitzar consultes semàntiques en llenguatge natural, ampliar la interoperabilitat semàntica cap a ecosistemes de mobilitat multimodal i incorporar servicis d'IA predictius en temps real basats en grafs de coneixement sobre el trànsit i el medi ambient enriquits semànticament.
Els investigadors José Javier Samper Zapater, Julián Gutiérrez Moret, Sergio Castillo, Jose Macario de Siqueira Rocha, José Francisco García Calderaro i Ana Delgado Caro han participat en aquest treball.
