Caracterización del parque automotor a través de la aplicación de arquitecturas Machine Learning para determinar los efectos sobre la sociedad del cantón Cuenca

Este proyecto aborda la necesidad de analizar los impactos del parque automotor en la calidad de vida de los habitantes del cantón Cuenca, específicamente en términos de contaminación ambiental y accidentes de tránsito. Se identificó que los modelos de emisión existentes (como MOBILE 6 y COPERT III) no se ajustan a las características locales del parque automotor (heterogéneo, con tecnología variada y condiciones geográficas específicas), generando desviaciones significativas en la cuantificación de contaminantes. Además, existe una carencia de datos estadísticos a nivel cantonal sobre accidentes causados por fallas mecánicas en vehículos de categorías N1, M1 y M3. La metodología propuesta implica la compilación y caracterización detallada de los vehículos circulantes. Posteriormente, se realiza una categorización basada en la estimación de emisiones contaminantes y deterioro mecatrónico. Se incorporan variables como kilometraje y estilo de conducción para modelar el comportamiento vehicular. Finalmente, se utilizarán arquitecturas de Machine Learning para estimar los factores y efectos más relevantes del parque automotor sobre la sociedad, contrastando las emisiones estimadas con el monitoreo de la calidad del aire para validar los resultados.<br/><br/><b>Objetivo</b>: <br/>Caracterizar el parque automotor del cantón Cuenca mediante la aplicación de arquitecturas de Machine Learning para determinar los efectos que este tiene sobre la sociedad, abarcando la contaminación ambiental y los accidentes de tránsito.<br/><br/><b>Líneas de investigación</b>: <br/>Transporte y movilidad