PRIMER PREMI
Nom Grup: Kernel Panic
Integrants: Álvaro Lucas Barceló, Elena Díez Cuadrado, Marina Oteiza Álvarez, Àitor Olivares Perucho
Nom Projecte: FixTarraco – Plataforma de Reporte i Millora Urbana per a Tarragona
Resum Curt: FixTarraco és una aplicació web que permet als ciutadans reportar incidències urbanes i suggerir millores a Tarragona. Amb un mapa interactiu i intel·ligència artificial, facilita la gestió municipal prioritzant els problemes segons l’impacte i la gravetat. La plataforma fomenta la participació ciutadana i contribueix a un entorn més segur i net. Es basa en tecnologies com Java, SQL, AWS i OpenStreetMap per garantir una gestió eficient.
Resum Llarg: FixTarraco és una aplicació web que permet als ciutadans reportar incidències a la via pública i suggerir millores per optimitzar la qualitat de vida a Tarragona. El seu objectiu principal és agilitzar la resolució de problemes urbanístics i fomentar la participació ciutadana en la creació d’un entorn més segur, net i inclusiu. Les incidències es classifiquen en tres categories: infraestructura (problemes amb semàfors, mobiliari urbà, contenidors), vialitat (carreteres en mal estat, senyals deteriorats, accidents) i neteja (zones amb residus, runa o contaminació visual). Totes les incidències i propostes s’envien als organismes competents, facilitant-ne la resolució. La plataforma inclou un mapa interactiu per visualitzar i reportar incidències, així com un sistema de seguiment. Els organismes municipals poden actualitzar l’estat dels informes i generar llistats ordenats per prioritat i ubicació per optimitzar la presa de decisions. A més, incorpora una intel·ligència artificial que avalua i prioritza els informes en funció del perfil de la zona afectada, l’impacte en la població i la gravetat del problema. També filtra informes fraudulents i assigna un nivell d’importància a cada incidència. La idea principal de FixTarraco, més enllà d’optimitzar el temps de resolució de problemes urbanístics, és fomentar la participació ciutadana en la construcció d’un entorn més segur, net i inclusiu. El seu impacte pot ser molt beneficiós per a la ciutat, tant en termes de desenvolupament econòmic com de qualitat de vida. Per al seu desenvolupament, s’han utilitzat tecnologies com Java, JSP, SQL, bases de dades obertes, NetBeans, Visual Studio Code, AWS i OpenStreetMap, garantint una plataforma eficient i integrada amb dades obertes.
SEGON PREMI
Nom Grup: Cloud Crushers
Integrants: Juan Carlos Medinilla Alonso, Stefan Octavian Tabirca, Joan Muntó Medina
Nom Projecte: SafeRoute – Sistema d’Alertes Intel·ligents per a la Seguretat Viària
Resum Curt: SafeRoute és un prototip d’aplicació per millorar la seguretat viària. Analitza en temps real dades de sinistralitat i radars per identificar zones de risc i enviar alertes als conductors quan es troben en àrees perilloses. Basat en tecnologia Cloud, garanteix escalabilitat i disponibilitat per a tots els usuaris. Utilitza Python, React, Leaflet.js i bases de dades obertes, fomentant l’ús de dades per prevenir accidents i millorar la consciència viària.
Resum Llarg: SafeRoute és un prototip desenvolupat durant la Hackató Cloud Computing 2025 de la URV amb l’objectiu de millorar la seguretat viària mitjançant l’anàlisi de dades de sinistralitat i radars en temps real. Cada any es produeixen milers d’accidents en zones d’alta perillositat on hi ha una concentració elevada de sinistres o una manca de mesures de control, com senyalització deficient o absència de radars. SafeRoute ofereix una eina que permet als conductors identificar aquestes zones de risc i rebre alertes en temps real per augmentar la seva atenció i prevenir possibles accidents. La plataforma es basa en un mapa interactiu que destaca les zones perilloses en funció de dades obertes sobre accidents de trànsit i ubicació de radars. Quan un conductor s’acosta a una d’aquestes àrees, rep una notificació que li permet anticipar-se al perill i adaptar la seva conducció. A més, el sistema es desenvolupa amb tecnologia Cloud, assegurant escalabilitat, disponibilitat i estabilitat per a tots els usuaris, fet que facilita la seva integració amb altres aplicacions de navegació i mobilitat. Per al seu desenvolupament, SafeRoute utilitza tecnologies com Python, React (Vite) i CSS, així com llibreries i eines avançades com TailwindCSS, Leaflet.js, FastAPI, folium, pandas i geopy, combinades amb bases de dades obertes de Catalunya i OpenStreetMap (Overpass). Això permet analitzar la informació en temps real i oferir un servei fiable i eficient. Aquest projecte té un impacte significatiu en la seguretat viària, ja que facilita l’accés a informació crítica i fomenta una conducció més segura i conscient en zones de risc. A més, promou l’ús de dades obertes com a eina de prevenció, beneficiant tant als conductors com a les institucions encarregades de la gestió del trànsit. SafeRoute representa una solució innovadora per reduir el nombre d’accidents i millorar la mobilitat a les carreteres.
TERCER PREMI
Nom Grup: Coffee Coders
Integrants: Angelina Ruiz, Josep Lluís Marín Trabalón, Ivan Arenal Fernandez
Nom Projecte: InfoVivendaTGN – Plataforma d’Informació sobre el Mercat de Vivenda al Tarragonès
Resum Curt: InfoVivendaTGN és una aplicació que informa sobre els preus del lloguer a Tarragona i voltants, ajudant els usuaris a trobar habitatge segons el seu pressupost i preferències. Ofereix mapes interactius, filtres personalitzats i prediccions a 5 anys vista basades en dades obertes. Utilitza tecnologies com Python, Node.js, MongoDB Atlas i AWS per garantir escalabilitat i eficiència. El seu impacte és especialment rellevant en un mercat immobiliari en constant creixement com el del Tarragonès.
Resum Llarg: InfoVivendaTGN és una aplicació dissenyada per ajudar les persones que volen mudar-se a Tarragona o als municipis del seu voltant, proporcionant informació detallada sobre els preus del lloguer i altres factors rellevants per a la presa de decisions. L’augment constant dels preus, especialment a zones pròximes al centre o amb escoles a prop, ha fet que trobar habitatge assequible sigui un problema cada vegada més greu. Aquesta eina ofereix dades útils per facilitar la cerca d’una vivenda adequada segons el pressupost i les necessitats individuals. La plataforma analitza dades i mostra informació en temps real sobre el preu mitjà del lloguer en cada municipi, a més d’oferir filtres per afinar la cerca, com la disponibilitat d’aparcament o la proximitat de parades de transport públic. A més, integra un model de predicció que estima l’evolució dels preus de lloguer a cinc anys vista, permetent als usuaris anticipar-se als canvis del mercat immobiliari. Per al seu desenvolupament, s’han utilitzat diverses tecnologies avançades. Python gestiona el tractament de dades i l’entrenament del model predictiu, mentre que Node.js s’encarrega de la comunicació entre la base de dades i l’aplicació web. La interfície està implementada amb CSS, JavaScript i Pug, i la visualització del mapa es fa amb Leaflet i OpenStreetMap. La base de dades es troba allotjada a MongoDB Atlas sobre AWS, garantint escalabilitat i eficiència en la gestió de la informació. Aquest projecte pot tenir un impacte significatiu en la comarca del Tarragonès, especialment per a aquelles persones amb un pressupost més ajustat o que necessiten criteris específics per trobar habitatge. En una ciutat com Tarragona, que es troba en constant creixement, aquesta eina facilita l’accés a dades clau per prendre decisions informades sobre el mercat immobiliari.
Leave a Reply