Carthumbing, una app para el #EsriHackUPChallenge

El pasado 3 de marzo comenzaba el HackUPC 2017, el segundo hackathon más grande de Europa preparado por estudiantes y para estudiantes. 500 participantes organizados en equipos tenían que elegir uno de los retos propuestos, desarrollarlo durante 36 horas (y más cosas que contamos en el story map Esri HackUPC Challenge).

Esri España y Esri UK fueron los organizadores de uno de estos retos, el #EsriHackUPChallenge, en el que los participantes tenían que desarrollar una app que mejorar el algoritmo de búsqueda de rutas y de pasajeros de Blablacar utilizando nuestras herramientas de análisis GIS en nuestra plataforma.

Durante tres días, 11 equipos se enfrentaron a este reto. Finalmente, el equipo ganador fue Carthumbing con una app for hitchhikers.

¿Qué es App for Hitichhikers y por qué mejora el algoritmo?

El sistema de Carthumbing, tiene dos partes: un back-end y un front-end. El back-end está montado sobre Docker. En él se han desplegado unos scripts de Python que hacen todo el proceso y el cálculo geoespacial entre la base de datos de las rutas y la aplicación cliente que van a usar los viajeros. El front-end está desarrollado mediante React, en el que se crea una aplicación para iOS y para Android. Esta aplicación cliente tiene una interfaz sencilla para que los viajeros puedan buscar la ruta y el conductor que más les conviene.

Actualmente la app funciona de la siguiente manera: los conductores publican el viaje con el origen, destino y las paradas que van a hacer. Los pasajeros buscan un conductor buscando los conductores con el misma destino. El origen y destino tiene que coincidir con los que ha introducido el conductor para que aparezca como posible conductor

En cuanto a las mejoras que se han realizado con nuestras herramientas están:

Añadir constreñimientos a las búsquedas de las rutas mediante el análisis GIS, como por ejemplo: calculando un polígono alrededor de una ruta con el máximo desvío en tiempo de conducción y calcular la intersección con todas las posibles paradas que se pueden hacer. De esa manera daría mejores resultados a los pasajeros y los conductores también optimizarían sus viajes.

Ganadores y premios

El equipo ganador, formado por cuatro persona, se llevó un minidrone cada uno. Los premiados fueron:

• Faust Terrado González. Github 
• Daniel Abad. Github
• Narcís Terrado. Github
• Héctor Morales. Github

Enhorabuena a los premiados y esperamos veros en nuestro reto el próximo año. No olvidéis que podéis uniros a nuestra comunidad abierta de Geodevelopers, la comunidad para desarrolladores profesionales del mundo GIS.