En nuestro país, cada día es más importante incorporar la aplicación de la Inteligencia Artificial y la Web Semántica en las aplicaciones relacionadas con el Internet de las Cosas (IoT).

Se ha trabajado en una plataforma llamada Traffic, que combina estos elementos, pero tiene ciertas limitaciones. Es un sistema que trabaja con datos vinculados de sensores ubicados en la ciudad de Bruselas, en Bélgica. Estos sensores proporcionan datos en tiempo real para la medición del tráfico usando dispositivos IoT implementados en la ciudad.

Presentaremos un modelo semántico ligero para la detección de Eventos de Tráfico, como el tráfico bajo o alto dentro de la ciudad. El modelo propuesto utiliza IotStream y sus ontologías vinculadas. La clase IoTStream Analytics se puede utilizar en relación con el análisis de tráfico. La clase Event captura los eventos viales más importantes, como el tráfico bajo o alto dentro de la ciudad. Conocer la ubicación desplegada de los sensores también es vital para el análisis geoespacial, por lo que con la vinculación de IoT-Stream a geo:Point, esto se puede capturar utilizando coordenadas absolutas o ubicación relativa (utilizando iot-lite:relativeLocation). Se utilizará Neo4j para modelar, almacenar y seleccionar los algoritmos de análisis para la detección de eventos que se usarán.