Mari Paz
Linares
Herreros
Profesor Colaborador en Movilidad Inteligente
Mari Paz
Linares

MªPaz Linares és llicenciada en matemàtiques per la UPC i ha cursat el Màster de Logística, Transport i Mobilitat també en la UPC amb un projecte final dedicat al problema de rutes de vehicles amb clients backhaul. L’any 2005 es va incorporar com a investigadora de trànsit al grup de recerca PROMALS del Departament d’Estadística e Investigació Operativa, ampliant la seva activitat en el 2008 com a professora associada del mateix departament.  L’any 2014 obté el Ph.D. en Estadística i Investigació Operativa (UPC) amb una tesis dedicada al models d’assignació dinàmica de trànsit basats en simulació mesoscòpica. Actualment,treballa en projectes relacionats amb models dinàmics de trànsit: desenvolupament de models de simulació i la seva aplicació a l’optimització de problemes de trànsit i transport.

Projectes Final de Carrera que ha dirigit

Tesis doctorals realitzades

Principals projectes que ha dirigit

El propósito de este proyecto es desarrollar una prueba de concepto para el diseño, desarrollo y experimentación de un modelo de simulación para un tramo específico de de una autopista usando herramientas disponibles open-source.
Proyecto para fundamentar el desarrollo de conceptos teóricos y herramientas practicas aplicadas a rutas optimizadas en el ámbito del transporte a la demanda.
El proyecto eBRT2030 creará una nueva generación de Buses Europeos de Tráfico Rápido (BRT) avanzados, totalmente eléctricos, urbanos y periurbanos, mejorados con novedosas funcionalidades de automatización y conectividad para soportar el transporte urbano sostenible.

Principals projectes en què ha intervingut

inLab FIB, en colaboración con los Mossos d’Esquadra, ha desarrollado la prueba de concepto de una herramienta de asistencia para la respuesta policial de los incidentes cotidianos basada en la inteligencia artificial.
Proyecto para fundamentar el desarrollo de conceptos teóricos y herramientas practicas aplicadas a rutas optimizadas en el ámbito del transporte a la demanda.
Desarrollo de un algoritmo de Machine Learning aplicado a predecir la no renovación en productos contratados.

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