Proyectos I+D+I
Tecnologías de Registro Distribuido y Deep Neuroevolution Learning para el establecimiento de un nuevo billete único digital intermodal de transporte a nivel europeo. EUPASS
El objetivo principal de este proyecto es investigar y diseñar nuevas Tecnologías de Registro Distribuido y Aprendizaje Neuroevolutivo Profundo para el establecimiento de un nuevo billete único digital intermodal de transporte público y la planificación y recomendación de rutas. Los resultados principales de este proyecto serán una plataforma DLT para la ejecución de contratos inteligentes que garanticen la interoperabilidad entre proveedores, la disponibilidad de los trayectos y la compensación y la reasignación de rutas en caso de incidencias, así como un motor cognitivo basado en técnicas Deep Neuroevolution Learning para la planificación y la recomendación de rutas a usuarios y operadores de transporte.
Número de expediente: RTC2019-007401-4
Presupuesto Proyecto: 663.768,00€
Presupuesto TDDS: 430.660,00€
Socios colaboradores: USAL
Intelligent learning tourism platform for activity recommendation and customer loyalty (LOYALTOUR)
El objetivo general del proyecto es investigar y diseñar nuevas técnicas basadas en Deep Reinforcement Learning y algoritmos híbridos neuro-simbólicos para la fidelización de clientes el sector turístico mediante la recomendación de servicios, productos y paquetes turísticos a medida.
Como resultado principal del proyecto de investigación se proporcionará una plataforma de turismo inteligente basada en una arquitectura de registro distribuido al servicio del sector turístico que permita proveer de nuevas capacidades para la fidelización de clientes gracias a la recomendación y desarrollo de servicios, productos y paquetes turísticos a medida gracias al análisis de datos mediante modelos de Machine Learning y Deep learning.
La plataforma empleará en el proceso de fidelización Smart Contracts para que los clientes automáticamente reciban las bonificaciones pactadas según los servicios adquiridos de forma que se consigan descuentos, asistencia a eventos privados, promociones exclusivas u otros productos premium gracias a la fidelización del cliente.
Número de expediente: RTC2019-007400-7
Presupuesto Proyecto: 678.889,00€
Presupuesto Proyecta: 408.484,00€
Socios colaboradores: AIR INSTITUTE
El análisis de datos y la gestión inteligente son elementos directamente relacionados. La era digital y del dato están aquí y el sector turístico, como muchos otros, a través de los diferentes agentes públicos y privados tiene que prepararse para poder dar respuesta a las necesidades del entorno altamente competitivo en el que nos encontramos.
Trabajar el dato e interpretarlo en tiempo y forma supone hoy una ventaja en el sector que no debe ser pasada por alto. Así mismo, dirigir los destinos turísticos y sus empresas desde una estrategia en la que el dato es protagonista, es sin duda la elección de cada vez más líderes y gestores del sector.
Por todo ello, hoy tenemos que ser capaces de comprender como la analítica de datos nos ayuda a impulsar nuestro negocio y en muchos casos nos puede suponer un crecimiento exponencial.
Sin embargo, analizar datos nos plantea muchos desafíos en cuanto a búsqueda, captura, almacenamiento, visualización, análisis y privacidad de la información, aunque al mismo tiempo, este análisis también nos brinda la prosperidad que todo sector y empresa requiere para evolucionar.
En concreto en el sector, el turista deja su huella digital y por tanto, conocimiento e información muy valiosa sobre su comportamiento y hábitos de consumo que ayuda a los gestores a comprender mejor sus necesidades, movimientos y expectativas.
Para ello, en TDDS disponemos de una plataforma digital que permite a los destinos visualizar de forma dinámica los principales datos generados por los movimientos turísticos recabando información de múltiples fuentes. Dichas fuentes, se seleccionan en función de los objetivos, necesidades e idiosincrasia del territorio.
La plataforma se denomina, SIT (Sistema de Inteligencia Turística) y es capaz de cargar, procesar y analizar información que trasforma el conocimiento de utilidad y relevante, de forma sistematizada y ordenada, para ponerlo al servicio del gestor del destino y de los diferentes actores implicados en el mismo.
La herramienta se caracteriza por ser altamente innovadora y porque utiliza tecnologías de última generación como son el Big Data y el Business Intelligence. TDDS, de la mano de esta herramienta ayuda a diseñar e implementar el modelo de datos necesario para cada destino, detectando y generando información relevante para éste.
El SIT es una herramienta de análisis multidimensional que actúa como cuadro de mando integral y que tiene las siguientes características principales:
- Información actualizada.
- Generación de forma sencilla análisis propios sin tener conocimientos tecnológicos ni estadísticos.
- Creación de tablas y gráficos dinámicos, con información exhaustiva y atractiva en base a todas las posibilidades de análisis que presenta la información.
- Alcance del máximo nivel de granularidad y detalle de los datos.
- Realización de análisis comparables con otras estadísticas.
Tecnologías de Registro Distribuido y Deep Neuroevolution Learning para el establecimiento de un nuevo billete único digital intermodal de transporte a nivel europeo. EUPASS
El objetivo principal de este proyecto es investigar y diseñar nuevas Tecnologías de Registro Distribuido y Aprendizaje Neuroevolutivo Profundo para el establecimiento de un nuevo billete único digital intermodal de transporte público y la planificación y recomendación de rutas. Los resultados principales de este proyecto serán una plataforma DLT para la ejecución de contratos inteligentes que garanticen la interoperabilidad entre proveedores, la disponibilidad de los trayectos y la compensación y la reasignación de rutas en caso de incidencias, así como un motor cognitivo basado en técnicas Deep Neuroevolution Learning para la planificación y la recomendación de rutas a usuarios y operadores de transporte.
Número de expediente: RTC2019-007401-4
Presupuesto Proyecto: 663.768,00€
Presupuesto TDDS: 430.660,00€
Socios colaboradores: USAL
Intelligent learning tourism platform for activity recommendation and customer loyalty (LOYALTOUR)
El objetivo general del proyecto es investigar y diseñar nuevas técnicas basadas en Deep Reinforcement Learning y algoritmos híbridos neuro-simbólicos para la fidelización de clientes el sector turístico mediante la recomendación de servicios, productos y paquetes turísticos a medida.
Como resultado principal del proyecto de investigación se proporcionará una plataforma de turismo inteligente basada en una arquitectura de registro distribuido al servicio del sector turístico que permita proveer de nuevas capacidades para la fidelización de clientes gracias a la recomendación y desarrollo de servicios, productos y paquetes turísticos a medida gracias al análisis de datos mediante modelos de Machine Learning y Deep learning.
La plataforma empleará en el proceso de fidelización Smart Contracts para que los clientes automáticamente reciban las bonificaciones pactadas según los servicios adquiridos de forma que se consigan descuentos, asistencia a eventos privados, promociones exclusivas u otros productos premium gracias a la fidelización del cliente.
Número de expediente: RTC2019-007400-7
Presupuesto Proyecto: 678.889,00€
Presupuesto Proyecta: 408.484,00€
Socios colaboradores: AIR INSTITUTE
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