El sector de la automoción incorpora cada vez más tecnología a los vehículos que fabrica, dotándolos de sensores integrados que cuantifican y monitorizan las magnitudes físicas del entorno. Estos sensores recogen cantidad de datos a los que se les puede dar muchas utilidades, más allá de las de mejorar la condición y las prestaciones de los vehículos. Con este objetivo, Borja Alonso Aguado ha realizado su Trabajo de Fin de Máster, desarrollando un modelo para capturar primero y poder tratar después la ingente cantidad de información procedente de los vehículos y que tiene múltiples funciones y ventajas. Su trabajo ha sido galardonado con el Premio Accenture al mejor Trabajo de Fin de  Máster. El estudiante premiado, titulado en Ingeniería de Telecomunicación, ha recibido el galardón en un acto en la Escuela de Ingeniería de Bilbao.

El profesor Manuel Vélez ha tutorizado el trabajo de Borja Alonso, que se divide en dos partes. En la primera fase, se centra en el desarrollo de un modelo realista de recogida de datos procedentes de los vehículos que circulan por las carreteras de la CAV; una parte del trabajo que fue aceptado y publicado en el XXXI Simposium Nacional de la Unión Científica Internacional de Radio (URSI) celebrado en la Universidad Autónoma de Madrid en septiembre del año pasado. Y en la segunda, Alonso fue más allá en su investigación, desarrollando un estudio de optimización del modelo de red necesario para proveer de servicio a los vehículos, que se presentó el pasado febrero en la III International Conference on the Harmony Search Algorithm, celebrada en Bizkaia Aretoa, el edificio que la UPV/EHU tiene en Bilbao.

Nacido en Bilbao en 1991, Borja invirtió ocho meses en desarrollar el trabajo, que realizó mientras trabajaba en Arteche Smart Grid y utilizando la herramienta de software matemático `MATLAB´ en todas las fases del proyecto. El primer paso fue desarrollar un software para simular la distribución de vehículos en las carreteras de la CAV, incluyendo mapas, carreteras y estaciones base de TDT, entre otros datos. El siguiente paso fue el desarrollo de un software para gestionar la ubicación de los vehículos y calcular el punto de trabajo óptimo para las estaciones base siguiendo criterios económicos para minimizar costes y de cobertura.

"Este proyecto permite optimizar cualquier tipo de red, no sólo la de los vehículos", destaca el estudiante premiado quien añade que su proyecto permite "aplicar estrategias dinámicas para mejorar la circulación. Conociendo en tiempo real datos como el número de vehículos que circulan en un sentido concreto, se podría modificar el sentido de algunos carriles o conociendo el estado de la calzada, variar el límite de velocidad". Su proyecto serviría también para tener "una imagen muy exacta de los hábitos sociales a la hora de utilizar el vehículo particular. Esos datos podrían ser utilizados para mejorar las líneas de transporte público, hacer una mejor planificación de futuras carreteras e incluso mejor las actuales", subraya Alonso.

Enrique Amezua, director de la Escuela de Ingeniería de Bilbao, José Ramón Otegi, Ernesto Cilleruelo y Álvaro Polo, Managing Director de Accenture Strategy, han integrado el jurado del premio, que ha distinguido como el mejor trabajo el de Borja Alonso. Dotado con 1.500 euros, el Premio Accenture al Mejor Trabajo Fin de Máster de la Escuela de Ingeniería de Bilbao es fruto de un acuerdo de colaboración suscrito en el año 2000 entre la institución docente y la firma consultora Accenture dentro el Programa de Cooperación Educativa de la Escuela. El carácter innovador y el componente tecnológico de los trabajos presentados son dos de los criterios más valorados a la hora de conceder el premio, que este año ha recaído en el novedoso y eficiente sistema de recogida de datos ideado y desarrollado por Borja Alonso.