Ha arribat l’hora del gran repte!
Tens coneixements en l’àmbit de l’enginyeria informàtica?
Estàs disposat a programar durant 24 hores ininterrompudes?
T’apassionen els grans reptes?
I que em dius de contribuir a la ciutadania amb innovadores solucions d’impacte?
Si la resposta és afirmativa, aquest és el teu lloc. Vine a la Hackató de Cloud Computing, participa i construeix solucions amb impacte ciutadà. A més a més, podràs guanyar premis per valor de més de 5.000€
El que has de saber de la Hackató
01
El repte
La motivació de la Hackató de Cloud Computing s’enfoca bàsicament en crear aplicacions que recopilin, emmagatzemin i processin dades al núvol per abordar problemàtiques reals. Busca generar impacte amb respostes visuals i originals que arribin al màxim de ciutadans.
Amb l’inici del compte enrere, es desvetllaran la temàtica i criteris d’avaluació, que seran succeïts amb 24 hores d’apassionant treball.
02
L’equip
Per participar a la hackató, els equips han de ser d’entre 3 i 4 persones. Poden inscriure-s’hi estudiants de 3r i 4t curs del grau en Enginyeria Informàtica, així com estudiants de màster.
03
La data i l’horari
L’esdeveniment tindrà lloc el divendres 14 de febrer i finalitzarà el dissabte 15 de febrer a la tarda. El lloc serà la Sala de Graus i Sala de Juntes del Campus Catalunya de la URV (Edifici D1)
A l’esquerra teniu una imatge amb el calendari per hores de l’esdeveniment.
04
Els premis
Per a cada membre de l’equip guanyador hi ha premis increïbles:
1r premi: un iPad mini Wi‑Fi de 128 GB per a cada participant.
2n premi: un Apple Watch SE (GPS + Cellular) per a cada participant.
3r premi: un AirPods 4 amb cancel·lació activa de soroll per a cada participant.
05
Tota la informació
Tota la informació detallada la trobareu al document adjunt.
Si teniu qualsevol dubte, no dubteu a posar-vos en contacte amb enrique.molina@urv.cat.
Grups Participants i Projectes Proposats
primer Premi
FixTarraco
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.
segon premi
SafeRoute
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.
tercer premi
InfoVivendaTGN
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.
no premiat
EcoRuta
EcoRuta 360 es un prototipo que optimiza las rutas de los camiones de recogida de residuos urbanos. Recoge datos en tiempo real de los contenedores mediante un sistema de tarjeta de residuos, analiza información histórica y emplea machine learning para predecir días de mayor afluencia. De este modo, es capaz de generar rutas óptimas, mejorando la gestión de residuos, la productividad y la calidad de vida.
no premiat
Tarraco C-Mobility
Tarraco C-Mobility és un projecte enfocat a millorar la elasticitat del servei de transport d’autobusos urbans de Tarragona i a aportar transparència a l’usuari, facilitant-ne el seu ús i planificació. Implementem un sistema de detecció d’ocupació per informar de la saturació dels busos en temps real, i un algorisme de predicció d’ocupació per ajudar a l’empresa a oferir la millor cobertura i eficiència operativa.
no premiat
GREENPATH
GREENPATH es un proyecto que aborda la implementación de zonas de bajas emisiones (ZBE) en Tarragona, promoviendo la ciudad como una smart city sostenible e innovadora. Utiliza métodos de clusterización y tecnologías avanzadas para reducir la concentración de contaminantes como el NO₂ y las partículas en suspensión, mejorando la calidad del aire y la salud de los habitantes de forma significativa.
no premiat
Jäger-Predict
Jäger-Predict es una herramienta avanzada de previsión demográfica diseñada para anticipar índices de población regionales y evitar crisis en las localidades mediante análisis predictivo. Utiliza tecnologías como Python, Pandas y Visual Studio Code para predecir problemas como el envejecimiento poblacional, la emigración de talento joven, la inmigración masiva y el impacto socioeconómico derivado de estos cambios.
no premiat
SuitYu
SuitYu és una innovadora eina de recomanació personalitzada d’habitatge per a la ciutat de Tarragona. El projecte integra l’anàlisi de bases de dades públiques d’habitatge amb l’extracció de característiques personalitzades de l’usuari, per a recomanar la ubicació òptima pel seu domicili. Amb una interfície intuïtiva i informativa, els desenvolupadors enfronten la incertesa del ciutadà per a trobar pis, un problema crític a l’actual situació tensionada de l’habitatge.
no premiat
Sistema de Predicció per la Reducció d’Emissions
El projecte presenta un sistema de predicció per a reduir les emissions i millorar la qualitat de l’aire a Tarragona. Ofereix un mapa interactiu que mostra en temps real els nivells de contaminants i integra un sistema predictor de la contaminació futura. Utilitza tecnologies web com Leaflet, per la interfície, i Python, per la gestió i l’anàlisi de dades. L’objectiu és empoderar la ciutadania, sensibilitzar sobre la contaminació i millorar la gestió ambiental.