Nuestra solución para la VII Edición del Hack2Progress cuyo lema es "Transforma tu ciudad: Desafío por la movilidad sostenible."

Proponemos Santan'next. Santan'next se basa en emplear agentes de IA que recorrerán la web para identificar eventos relevantes que puedan generar un aumento inusual de movimiento de personas en la ciudad.

Estos eventos son difíciles de detectar con técnicas tradicionales ya que a menudo son eventos deportivos, conciertos, etc los cuáles se comunican mediante infinidad de fuentes de información y con distintos formatos.

Una vez identificados y procesados los eventos relevantes, se proporcionarán a diferentes stakeholders:

• Empresas:

  • De modo que puedan tomar decisiones sobre cómo abordar el aumento de tráfico (Por ejemplo, añadir descuentos en carsharing o bicicletas eléctricas, o aumento de frecuencia de transporte público)

• Usuarios:

  • Dispondrán de una interfaz que mostrará los eventos relevantes y los descuentos generados por las empresas:

Flujo de la solución

Flujo de agente

Estructura del repositorio

• web/: Código fuente de la web de Santan'next.
• main.py: Al ejecutarlo se genera un mapa HTML con las líneas de autobuses de Santander y espiras de tráfico. (No relevante para el hackathon)
• src/news.py: Prueba de concepto de agente de IA que genera noticias relevantes de la ciudad de Santander. Usa la api de NewsAPI para obtener n noticias y las clasifica según el modelo deepseek-v3.
• src/news_output.md: Resultado de la prueba de concepto al ejecutar news.py.

Finalmente, una presentación en formato PDF con la explicación de nuestra propuesta se encuentra en presentation\Hack2Progress.pdf