Os dados em si não possuem valor, o valor decorre do seu uso ou, mais concretamente, quando através do seu processamento somos capazes de criar informação que suporta a tomada de decisão.
A verdadeira inteligência urbana apenas acontecerá quando quem governa o território for capaz de estabelecer estratégias que conduzem à construção da cidade como plataforma, criando as condições necessárias e suficientes para, tirando partido da gestão da informação e da ciência dos dados alavancada no big data, alterar radicalmente o paradigma de planeamento e gestão das nossas cidades e vilas.
Mas os dados em si não possuem valor, o valor decorre do seu uso ou, mais concretamente, quando através do seu processamento somos capazes de criar informação que suporta a tomada de decisão e conduz à ação (informação são dados em contexto).
Nesse sentido, nesta página, pode consultar algumas das soluções de analítica e de visualização de dados suportadas em big data que ainda estão em desenvolvimento para os diversos parceiros do NOVA Cidade – Urban Analytics Lab e que estão abertas a contributos e à participação de investigadores interessados.
Análise das vendas de passes e padrões de trânsito dos transportes rodoviários públicos
A Comunidade Intermunicipal do Oeste (OesteCIM) é uma entidade pública que tem como missão contribuir para a promoção do desenvolvimento sustentável e a melhoria de qualidade de vida dos seus concelhos. A sua visão é ser uma Comunidade Intermunicipal de referência nacional de excelência na gestão pública orientada para a qualidade, inovação, eficiência e eficácia, otimizando os recursos e estruturas existentes.
Através do processamento e análise dos dados provenientes dos sistemas operacionais de gestão de vendas de passes e bilhetes, bem como validações e trânsito da rede rodoviária, o objetivo deste desafio é o desenvolvimento de modelos analíticos e ferramentas de visualização para a caraterização das vendas de passes e padrões de trânsito dos transportes rodoviários públicos na OesteCIM.
Análise de transações monetárias e caracterização do consumo
A Comunidade Intermunicipal do Oeste (OesteCIM) é uma entidade pública que tem como missão contribuir para a promoção do desenvolvimento sustentável e a melhoria de qualidade de vida dos seus concelhos. A sua visão é ser uma Comunidade Intermunicipal de referência nacional de excelência na gestão pública orientada para a qualidade, inovação, eficiência e eficácia, otimizando os recursos e estruturas existentes.
Através do processamento e análise dos dados provenientes dos sistemas operacionais de transações monetárias via cartão multibanco, o objetivo deste desafio é o desenvolvimento de modelos analíticos e ferramentas de visualização para a caraterização do consumo e do consumidor na OesteCIM.
Análise das alterações climáticas e neutralidade carbónica
A Comunidade Intermunicipal do Oeste (OesteCIM) é uma entidade pública que tem como missão contribuir para a promoção do desenvolvimento sustentável e a melhoria de qualidade de vida dos seus concelhos. A sua visão é ser uma Comunidade Intermunicipal de referência nacional de excelência na gestão pública orientada para a qualidade, inovação, eficiência e eficácia, otimizando os recursos e estruturas existentes.
Através do processamento e análise dos dados provenientes dos sistemas operacionais para adaptação às alterações climáticas, o objetivo deste desafio é o desenvolvimento de modelos analíticos e ferramentas de visualização para a caraterização das alterações climáticas e objetivos de neutralidade carbónica na OesteCIM.
Notícias Hiperlocais
Descrição
Desenvolvimento de um modelo de Machine Learning que possibilite a criação automática de texto para noticias com base em fontes de dados abertos, capaz de suportar a edição de boletins de notícias destinados a mercados locais, como bairros ou juntas de freguesia.
Monitorização da justiça ambiental na cidade de Lisboa
Descrição
Injustiça ambiental é o tratamento dispar de populações vulneráveis no que diz repeito ao acesso a amenidades ambientais, como espaços verdes e infrastruturas de qualidade, e exposição a poluentes. Em Portugal a justiça ambiental ainda não é monitorizada, o que significa que populações vulneráveis, com menor poder económico e político, são mais sensíveis a situações de injustiça. A criação de um indicador de justiça ambiental para Lisboa permitiria, não só, visualizar a situação ambiental e vulnerabilidade demográfica atual, mas também informar decisões administrativas futuras com vista a melhorar a qualidade de vida de populações vulneráveis.
Resultados esperados
Criar uma ferramenta que permita monitorizar a justiça ambiental na cidade de Lisboa, intersetando informação dos Censos com indicadores ambientais para a cidade.
Movimentos pendulares nas principais vias de acesso à cidade, com base em dados de telemóveis
Descrição
A caracterização do tráfego no município é algo fundamental para o planeamento da vida na cidade de Lisboa, nomeadamente no que se refere ao volume de pessoas que nela entram diariamente nas horas de ponta da manhã (7:30h-10:00h) e da tarde (17:00h-19:30h), o que gera congestionamentos nas principais vias de acesso. Para os 11 principais pontos de entrada e saída da cidade existem dados que nos permitem conhecer o número de dispositivos móveis que entram e saem por cada um desses pontos a cada período de 15 minutos. O desafio que se coloca é tentar caraterizar estes fluxos diários durante os dois períodos referidos e a sua relação com fatores como os calendários escolares e a pluviosidade.
Resultados esperados
Entre outros resultados que os participantes no desafio achem interessantes, nomeadamente recorrendo até a outras fontes de dados, pretende-se conhecer o seguinte:
A. Para a períodos de ponta da manhã (7:30h-10:00h)
- Caraterizar o volume total de entradas e saídas da cidade durante o período da hora de ponta,
- Caraterizar o volume de entradas e saídas da cidade durante o período da hora de ponta para cada um dos 11 pontos de entrada e saída,
- Comparar com outros períodos do dia,
- Relacionar o ponto anterior com variáveis como calendários escolares e a ocorrência de pluviosidade,
- Análise das zonas de origem daqueles que entram na cidade,
- Análise das zonas de destino daqueles que saem da cidade.
B. Para a períodos de ponta da tarde (17:00h-19:30h)
- Caraterizar o volume total de entradas e saídas da cidade durante o período da hora de ponta,
- Caraterizar o volume de entradas e saídas da cidade durante o período da hora de ponta para cada um dos 11 pontos de entrada e saída,
- Comparar com outros períodos do dia,
- Relacionar o ponto anterior com variáveis como os períodos de aulas ou férias e a existência de pluviosidade,
- Análise das zonas de destino daqueles que saem da cidade,
- Análise das zonas de origem daqueles que entram na cidade.
Serviço promotor / Beneficiário da solução encontrada
CGIUL – Centro de Gestão e Inteligência Urbana de Lisboa
Dados a disponibilizar
- Número de telemóveis que entram e saem da cidade a cada 15 minutos nos 11 principais eixos de entrada na cidade de Lisboa – Eixos da cidade de Lisboa;
- Identificação dos 11 pontos de entrada e saída de Lisboa;
- Observações das estações meteorológicas do IPMA de Lisboa: Geofísico, Gago Coutinho e Tapada da Ajuda;
Informação complementar
Calendário escolar
Determinação do impacto da pandemia por COVID 19 no tráfego e ambiente
Descrição
Os efeitos da pandemia causada pela doença COVID 19 tiveram um impacte significativo no tráfego e poluição ambiental na cidade. É importante perceber essas variações e a sua ligação com as medidas de restrição implementadas.
Resultados esperados
O desafio tem por objetivo desenvolver analítica com base nos dados de tráfego e qualidade do ar disponibilizados, tendo em conta a evolução da situação pandémica, permitindo obter um ou mais dos seguintes pontos:
- identificar padrões e tendências na utilização do automóvel particular e da bicicleta partilhada;
- identificar alterações na qualidade do ar e ambiente, na cidade de Lisboa.
Serviço promotor / Beneficiário da solução encontrada
Direção Municipal de Mobilidade e Direção Municipal do Ambiente, Estrutura Verde, Clima e Energia
Dados a disponibilizar
- Dados da rede de bicicletas GIRA na cidade de Lisboa: localização das estações, número de bicicletas disponíveis em doca, número total de docas e número de docas vazias;
- Número de viagens diárias da rede de bicicletas partilhadas de Lisboa – GIRA;
- Contadores automáticos de bicicletas, bidirecionais, localizados na Av. Duque de Ávila. Entradas (sentido oeste-este) e saídas (sentido este-oeste);
- Mapa com indicação da rede de ciclovia e estacionamentos de bicicletas, existentes em Lisboa;
- Dados do congestionamento de tráfego registados através da plataforma WAZE;
- Nível de concentração de Dióxido de Azoto (NO2), nas estações fixas da rede de mediação de qualidade do ar;
- Observações das estações meteorológicas do IPMA de Lisboa: Geofísico, Gago Coutinho e Tapada da Ajuda;
- Estados da pandemia COVID.
Comportamento espacial dos turistas urbanos
Contexto/Descrição
Há pouco conhecimento disponível sobre o comportamento espacial dos turistas urbanos, e ainda assim os turistas geram uma enorme quantidade de dados quando visitam as cidades. Redes Wi-Fi Públicas podem ser usadas para rastrear a presença dos turistas através das suas atividades e da análise dos seus comportamentos. A cidade de Lisboa é a capital de Portugal, com uma área de aproximadamente 100 Km2, e 500 mil habitantes. Assim, com as estatísticas turísticas fornecidas pelo INE, visitaram a Área Metropolitana de Lisboa cerca de 5 483 600 turistas durante 2018. Por isso, torna-se essencial entender o comportamento dos turistas para que os gestores municipais de Lisboa possam desenvolver estratégias para prestar melhores serviços aos turistas que visitam a cidade.
Perguntas de pesquisa
• Quais são as características demográficas dos turistas que utilizam a rede Wi-Fi pública em Lisboa?
• Como é o perfil espacial e temporal das conexões Wi-Fi dos turistas durante a semana e durante o dia?
• Quais são os POIs nos arredores dos pontos de acesso Wi-Fi?
• Quais são as características demográficos dos turistas que visitam uma determinada área da cidade e em que momento?
Resultado
Cluster e perfil de pontos Wi-Fi considerando demografia turística, conexões Wi-Fi e os POIs nos arredores dos pontos de acesso Wi-Fi
Fontes de dados
• Dados públicos da rede Wi-Fi: Os dados utilizados correspondem a uma amostra de 20%, coletados em Lisboa entre 1 de março de 2018 e 31 de maio de 2018, e contêm informações sobre o dispositivo utilizado para fazer a conexão à rede, chumbo, ponto de acesso, local, sexo do usuário e idade.
• POIs Lisboa
Identificação dos resíduos depositados fora dos contentores
Descrição
A recolha de resíduos urbanos sólidos na cidade implica uma operação complexa e extensa, sendo que a correta deposição dos resíduos nos equipamentos de deposição adequados é um fator de sucesso importante. Não obstante um conjunto de campanhas de sensibilização nesse sentido, existem ainda problemas relacionados com a indevida deposição de resíduos fora dos equipamentos de deposição destinados a esse fim (ecopontos, vidrões, etc), e que obrigam a um esforço acrescido das equipas que efetuam a recolha. Seria uma enorme mais-valia para a Direção Municipal de Higiene Urbana se as suas equipas pudessem dispor de informação próxima do tempo real sobre os locais de deposição indevida e respetivo volume de resíduos, bem como para o planeamento se pudesse haver uma identificação de pontos problemáticos, baseada em histórico.
Resultados esperados
O desafio tem por objetivo recorrer a tecnologias de reconhecimento de imagem e/ou video para obter um ou mais dos seguintes pontos sobre os residuos sólidos depositados fora dos locais habituais de depósito:
- classificação da tipologia de residuo (grande volumes, indiferenciado)
- volume de residuos.
Serviço promotor / Beneficiário da solução encontrada
Direção Municipal de Higiene Urbana
Dados a disponibilizar
- Fotografias de ecopontos da cidade de Lisboa, com resíduos indevidamente depositados em seu redor, obtidos pelas equipas operacionais da DMHU
- Videos de ecopontos da cidade de Lisboa, com resíduos indevidamente depositados em seu redor, obtidos pelas equipas operacionais da DMHU
- Fotografias tiradas pelos munícipes com resíduos indevidamente depositados em seu redor e submetidas através do portal “Na Minha Rua”
Gestão de resíduos
Problema
Identificação de padrões para apoiar a previsão da produção de resíduos urbanos associados a uma variedade de informações de contexto (por exemplo, eventos, situação climática, etc.)
Pergunta
Qual é o perfil social e económico dos cidadãos que produzem mais resíduos indiferenciados? Qual é a quantidade prevista de resíduos indiferenciados produzidos que devem ser recolhidos pelo município semanalmente?
Desenhar um Modelo 3D de Lisboa para Microsoft HoloLens
A realidade aumentada é uma das tecnologias mais interessantes dos últimos anos. Permite mostrar hologramas 3D em tempo real de qualquer ambiente físico, abrindo novas possibilidades de descrição e análise de dados geográficos por meio da representação digital de objetos físicos, como prédios, ruas ou mesmo cidades inteiras (na forma de um gémeo digital).
Nesse sentido, um dos produtos inovadores que permitem esse tipo de análise é o HoloLens (https://www.microsoft.com/en-us/hololens/hardware). Estes óculos futuristas desenvolvidos pela Microsoft, possibilitam uma interface entre o utilizador e hologramas que podem ser carregados por um designer, com a capacidade de interagir por meio de fala e gestos.
Objetivos
Os objetivos desse desafio são os seguintes:
- Criar uma visão holográfica (modelo 3D) de Lisboa usando, por exemplo, Visual Studio e Unity 3D (ver https://www.sitepoint.com/getting-started-with-microsoft-hololens-development/ para uma introdução).
- Integrar dados relevantes da cidade no modelo 3D, permitindo uma interface interativa que mostra as características dos dados de cada objeto, tendo como input gestos e voz e output áudio.
- Configurar o modelo desenvolvido na aplicação HoloLens.
Estacionamento
Problema
Identificação de padrões e previsão de estacionamento na cidade de Lisboa para melhorar a eficácia da sua vigilância.
Pergunta
Quais são as características dos locais onde existe um maior número de ocorrências em relação ao estacionamento irregular? Onde e a que horas do dia se espera existir um maior número de ocorrências relativas a estacionamento irregular?
Cidade dos 15 Minutos
Descrição
Desenvolver um modelo de avaliação da capacidade de resposta das cidades ao desafio da “Cidade dos 15 minutos” através da utilização de dados abertos e cruzando uma abordagem de business intelligence (BI) com sistemas de informação geográfica capaz de permitir ao cidadão identificar um qualquer ponto de interesse e o sistema fornecer informação sobre os serviços capazes de serem alcançados em 15 minutos a pé ou de bicicleta.
Delivering smart cities with blockchain
Descrição
Os sistemas blockchain permitem criar um ambiente partilhado confiável para empresas colaborativas, para intercâmbio económico e partilha de informações. O blockchain permite criar aplicativos onde os usuários são os proprietários e os cidadãos podem escolher o futuro da sua infraestrutura. Consequentemente, o blockchain tem sido apontado como uma das tecnologias com maior potencial para ajudar a criar cidades verdadeiramente inteligentes. No entanto, as aplicações blockchain estão ainda no início e há muito trabalho a fazer para perceber o seu real potencial.
Desafio
Neste desafio procura-se aplicar as características da tecnologia blockchain a uma aplicação de cidade inteligente. Exemplos tipo incluem: redes de energia peer-2-peer, serviços de partilha de carros, moedas comunitárias, rastreamento de serviços municipais como resíduos e reciclagem, entre muitos outros.
Os alunos podem projetar sistemas blockchain ou implementar sistemas já existentes numa estrutura blockchain.
Adopting peer-2-peer energy communities
Descrição
O aumento da produção domiciliar descentralizada de energia, seja solar, eólica ou baterias, permitiu um novo paradigma local de consumo de energia. Com comunidades de energia peer-2-peer, os bairros partilham localmente a produção de energia renovável e fazem uso de dispositivos inteligentes para coordenar o tempo de uso da energia. No entanto, essa nova forma de fornecer as famílias e interagir com a comunidade, enfrenta muitos obstáculos para a sua adoção em larga escala.
Desafio
Olhar para a aplicação de uma estrutura de adoção de tecnologia para determinar os impulsos de adoção desta nova tecnologia crítica. A pesquisa pode concentrar-se em características da tecnologia, ou características dos cidadãos e adotantes precoces.
Adopting blockchain community currencies
Descrição
As moedas comunitárias são um meio para, os governos locais, estimularem as suas economias locais, incentivarem a produção e o consumo locais e incentivarem comportamentos positivos por parte dos cidadãos, como a reciclagem. As tecnologias blockchain têm sido aplicadas para criar cripto moedas, a escalas muito diferentes, do Bitcoin até projetos muito menores, bem como permitir um meio potencial para a implantação de novas moedas comunitárias. No entanto, muitos desafios permanecem para manter os cidadãos envolvidos em tais esquemas, bem como para saber se as pessoas aceitarão as cripto moedas blockchain como um sistema confiável.
Desafio
Olhar para a aplicação de uma estrutura de adoção de tecnologia para determinar os impulsos de adoção desta nova tecnologia. A pesquisa pode se concentrar mais em características da tecnologia, ou características dos cidadãos e adotantes precoces.
Região Demarcada do Douro e Porto
Problema
Desenvolvimento de um modelo analítico de ajuda para:
- identificação da relação entre dados físicos e químicos / qualidade (percebida) / mercado / parcelas;
- identificação de perfis de agentes econômicos; e
- geração de informações relevantes para o trabalho operacional do laboratório (métricas relacionadas a quantidades e tempos de resposta).
Pergunta
Existe alguma relação entre dados químicos e físicos / qualidade / mercado / parcelas?
Análise da produção, recolha e destino de resíduos urbanos
A Comunidade Intermunicipal do Oeste (OesteCIM) é uma entidade pública que tem como missão contribuir para a promoção do desenvolvimento sustentável e a melhoria de qualidade de vida dos seus concelhos. A sua visão é ser uma Comunidade Intermunicipal de referência nacional de excelência na gestão pública orientada para a qualidade, inovação, eficiência e eficácia, otimizando os recursos e estruturas existentes.
Através do processamento e análise dos dados provenientes dos sistemas operacionais de gestão de resíduos, o objetivo deste desafio é o desenvolvimento de modelos analíticos e ferramentas de visualização para a caraterização da produção, recolha e destino (reciclagem ou recolha indiferenciada) dos resíduos produzidos na OesteCIM.
Análise de padrões de tráfego, alertas e incidentes
A Comunidade Intermunicipal do Oeste (OesteCIM) é uma entidade pública que tem como missão contribuir para a promoção do desenvolvimento sustentável e a melhoria de qualidade de vida dos seus concelhos. A sua visão é ser uma Comunidade Intermunicipal de referência nacional de excelência na gestão pública orientada para a qualidade, inovação, eficiência e eficácia, otimizando os recursos e estruturas existentes.
Através do processamento e análise dos dados provenientes da aplicação WAZE, o objetivo deste desafio é o desenvolvimento de modelos analíticos e ferramentas de visualização para a caraterização e previsão de padrões de tráfego, alertas e incidentes na OesteCIM.
Movimentação de pessoas nas zonas de diversão noturna
Descrição
As áreas de diversão noturna com forte ocupação do espaço público têm um grande impacto na vida da cidade sendo que a sua gestão é importante no sentido de responder aos interesses dos diversos intervenientes, nomeadamente comerciantes, moradores e utilizadores. Desta forma, e recorrendo aos dados dos dispositivos móveis pretende-se conhecer a movimentação e permanência das pessoas entre as zonas de diversão noturna. Atendendo ao interesse económico do turismo e do impacto dos turistas nas zonas de diversão noturna, esta análise incluirá também os dados relativos aos dispositivos móveis em roaming. É igualmente interessante conhecer os efeitos destes movimentos de pessoas no ambiente sonoro exterior, designadamente conhecer a evolução dos valores do parâmetro nível sonoro contínuo equivalente (LAeq).
Resultados esperados
Além de outra informação que possa resultar da análise dos dados, pretende-se com este desafio:
1 – Determinar o período horário e as quadrículas em que o uso do espaço público deixa de ser o normal e passa a estar relacionado com atividades de diversão noturna em espaços públicos (ao ar livre),
2 – Para as quadrículas e os períodos horários identificados no ponto anterior (esses períodos podem ser variáveis de zona para zona) caraterizar, entre outros aspectos, as seguintes variáveis ao longo do período de diversão noturna:
-
- permanência de residentes e de turistas,
- mobilidade nas zonas de diversão noturna,
- avaliação de possíveis transferências de utilizadores entre zonas de diversão noturna,
3 – Relacionar os movimentos de pessoas com os níveis de ruído registados nos sensores ambientais localizados nas zona de estudo considerada.
Serviço promotor / Beneficiário da solução encontrada
CGIUL – Centro de Gestão e Inteligência Urbana de Lisboa / Direção Municipal do Ambiente, Estrutura Verde, Clima e Energia
Dados a disponibilizar
- Número de telemóveis que entram, permanecem e saiem por quadrícula de 200m/200m num período de 5 minutos – Grelha da cidade de Lisboa;
- Mapeamento das quadriculas da Vodafone;
- Sensores ambientais (ruído);
- Localização dos estabelecimentos de diversão noturna.
Análise de Padrões de Mobilidade Suave
Descrição
A mobilidade é vista como um dos maiores desafios que as cidades têm de enfrentar atualmente. Recentemente, a utilização de modos suaves de mobilidade, como o uso de bicicletas e trotinetes, no exercício dos movimentos pendulares da população, tem tido uma adoção expressivamente crescente na cidade de Lisboa. Adicionalmente, uma vez que a quantidade de informação disponível e a pressão para impor políticas sustentáveis e seguras aumenta, a partes interessadas e legisladores requerem ações mais rápidas e mais direcionadas. Como tal, a necessidade de fornecer sistemas de apoio à decisão às autoridades municipais é maior que nunca. Compreender e quantificar o estado passado e atual da mobilidade é crucial para este propósito. Como tal, é proposto a utilização de dados de contadores de passagens em ciclovias, através do portal de dados abertos da EMEL, neste desafio. Tem-se como objetivo elaborar uma recolha de dados e conhecimentos mais profundos em termos de contexto, e desenvolver modelos pertinentes que permitam reconhecer os padrões relativos aos movimentos pendulares, provenientes de modos de mobilidade suaves, na cidade de Lisboa.
Objetivo
Mais especificamente, os objetivos desse desafio são os seguintes:
- Elaborar uma recolha de dados estruturada, incluindo dados referentes aos contadores de bicicletas da EMEL, e dados de contexto relevantes;
- Desenvolver um modelo prescritivo, capaz de identificar os padrões de movimentações pendulares, na cidade de Lisboa, provenientes de modos de mobilidade suaves;
- Criar Dashboards descritivos, e em tempo real, alimentados com os resultados do modelo;
- Apoiar a implementação deste modelo nos serviços de inteligência do Município de Lisboa;
- Publicar um artigo sobre o trabalho desenvolvido;
- Outras ideias originais com recurso aos dados disponíveis também são bem-vindas.
Governança Urbana baseada na alpicação "Na Minha Rua"
Descrição
Hoje uma das boas prática na governação participada das cidades tirando partido da inteligência coletiva, as aplicação do tipo “Na Minha Rua” permitem identificar em tempo real e por comunicação direta dos cidadãos através dos seus smart phones os problemas das cidades e promover a sua resolução com a maior rapidez e eficiência possível.
No entanto, a generalização do seu uso tem levantado a questão da fratura digital e a dúvida sobre a capacidade das mesmas responder às necessidades da cidade e assegurar uma das ambições do ODS 11 – Cidades e Comunidades Sustentáveis, a inclusão, isto é, que esta forma de gerir a cidade garante a qualidade e o nível de serviço a todos os munícipes e não está enviesada pelo grau de literacia digital das diferentes realidades socioeconômicas do tecido urbano da cidade.
Neste projeto pretende-se cruzar os dados recolhidos pelas aplicações do tipo “Na Minha Rua” e cruzar os mesmo com dados sociodemográficos para melhor compreender o fenómeno.
Identificação de pontos de incidência dos acidentes rodoviários e da sua correlação com outros fatores
Descrição
A sinistralidade rodoviária é um problema das áreas metropolitanas, que depende do estado, do desenho, da inclinação e orientação das vias, dos utilizadores das vias, bem como de fatores meteorológicos e do trânsito.
Resultados esperados
O desafio tem por objetivo recorrer a analítica para obter um ou mais dos seguintes pontos sobre os acidentes que ocorrem na cidade de Lisboa:
- identificação de pontos críticos para a ocorrência de acidentes;
- identificação de fatores que contribuam para a ocorrência de acidentes.
Serviço promotor / Beneficiário da solução encontrada
Direção Municipal de Mobilidade
Dados a disponibilizar
- Dados de sinistralidade grave registados pela ANSR;
- Dados acidentes rodoviários registados RSB;
- Cartografia Altimétrica de Lisboa (curvas de nível) à escala 1/1000;
- Carta de Declives por arruamentos;
- Localização dos cruzamentos semaforizados (GEODADOS);
- Dados dos congestionamentos de tráfego registados através da plataforma WAZE;
- Observações das estações meteorológicas do IPMA: Geofísico, Gago Coutinho e Tapada da Ajuda.
Mobilidade na cidade com base em dados de telemóveis
Descrição
Os serviços municipais necessitam de conhecer os movimentos pendulares nas horas de ponta da manhã e da tarde, de forma a gerir melhor a cidade.
Resultados esperados
Recorrendo a soluções de analítica, este desafio pretende utilizar os dados referentes aos telemóveis que entram e se movimentam na cidade para:
- identificar os padrões de entrada e movimentação na cidade na hora de ponta da manhã (8-10h);
- identificar os padrões de movimentação na cidade para a saida para a periferia na hora de ponta da tarde (17-19h).
Serviço promotor / Beneficiário da solução encontrada
Centro de Gestão e Inteligência Urbana de Lisboa / Serviços Municipais
Dados a disponibilizar
- Número de telemóveis que entram, permanecem e saem por quadrícula de 200m/200m num período de 5 minutos – Grelha da cidade de Lisboa;
- Número de telemóveis que entram e saem da cidade a cada 5 minutos nos 11 principais eixos de entrada na cidade de Lisboa – Eixos da cidade de Lisboa;
- Mapeamento das quadrículas da Vodafone;
- Identificação dos 11 pontos de entrada e saída de Lisboa;
- Dados relativos à rede viária da cidade de Lisboa;
- Dados do nível de tráfego registados através da plataforma WAZE;
- Condicionamentos trânsito (EMEL).
Modelo analítico baseado em dados de sensores ambientais de Lisboa
Contexto / Descrição
Big Data é cada vez mais usada para ajudar a cumprir as metas de saúde climática, sustentabilidade ambiental e resiliência em países e cidades em todo o mundo. Os dados usados neste processo são gerados a partir de sensores que controlam variáveis ambientais como CO2, NO2, O3, etc., medindo os seus níveis na atmosfera. Estes dados podem ser utilizada no desenvolvimento de modelos analíticos e de machine learning que possibilitam descrever, prever e prescrever o estado do meio ambiente no momento atual e sua evolução, medir o nível de poluição do ar e, associá-lo aos comportamentos das comunidades no que diz respeito, por exemplo, ao tráfego e à produção industrial.
Este desafio visa desenvolver este tipo de análises no contexto da cidade de Lisboa, no âmbito do projecto “Dados ao Serviço de Lisboa”, que associa o Município de Lisboa às Universidades ISEL e NOVA IMS – os alunos que desenvolvam as sua tese sobre este desafio receberão orientação de ambas as universidades.
Objectivos
Mais especificamente, os objetivos desse desafio são os seguintes:
- Construir um modelo analítico de “smart environment” capaz de descrever os padrões de saúde ambiental e qualidade do ar na cidade de Lisboa;
- Este modelo também deve ser capaz de determinar os maiores contribuintes para a deterioração atmosférica; agrupar e traçar o perfil dos locais da cidade com base em variáveis de qualidade do ar, informar sobre as características de localização e atributos demográficos da população nos diferentes perfis; prever a qualidade do ar e construir cenários hipotéticos com base nas mudanças nos atributos dos perfis das pessoas e locais;
- Criar painéis descritivos em tempo real alimentados com os resultados do modelo;
- Apoiar a implementação deste modelo nos serviços de inteligência do Município de Lisboa;
- Publicar um artigo sobre o trabalho desenvolvido;
- Outras ideias originais com recurso aos dados disponíveis também são bem-vindas.
Criação indicador de tráfego geral e indicadores para cada uma das principais vias de entrada na cidade
Descrição
A caracterização do tráfego no município, usando um indicador único global, é sem dúvida um fator determinante para a correlação com outros domínios, quer de gestão como de administração. A par da caraterização do tráfego na cidade, é importante conhecer o estado das principais vias de entrada em Lisboa e das principais vias no interior da cidade (além de constituírem a base de afetação do indicador global, permitem por si só avaliar o estado do tráfego na periferia do município, com implicação no comportamento das vias geridas por outros operadores rodoviários, e cujo município não controla diretamente). Desta forma, além de introduzir uma componente holística na percepção global da cidade, será possível contribuir para a promoção da mobilidade sustentável (correlacionando a prazo com indicadores globais de outros meios de transporte).
Resultados esperados
- Construção de um indicador único global para caracterizar em tempo real o estado do trânsito no município, bem como indicadores para as principais vias da cidade ( N10, A1, A12, A30, A5, N6 (Av. Marginal), A37(IC19), IP7(Eixo N-S), Calçada Carriche, A2, 2.ª Circular, Radial Benfica, CRIL, Av. Santos e Castro, Av. Forças Armadas – Av. M. António Spínola, Eixo Central (Entrecampos – Praça da Restauração), Av. Marechal Gomes da Costa; Av. Calouste Gulbenkian, Av. de Berna, Av. João XXI, Av. Afonso Costa, Praça Marquês de Pombal – Av. da Liberdade, Av. Almirante Reis – Av. Almirante Gago Coutinho, Av. Infante D. Henrique, Av. Infante Santo – Rua da Estrela – Av. Álvares Cabral – Rato – R. Alexandre Herculano – Rua do Conde Redondo – R. Jacinta Marto – Rua Morais Soares – Av. Afonso II);
- Desenvolvimento do indicador referido no ponto anterior mas com valores preditivos para as 2 horas seguintes.
Serviço promotor / Beneficiário da solução encontrada
Direção Municipal de Mobilidade
Dados a disponibilizar
- Dados dos congestionamentos de tráfego registados através da plataforma WAZE;
- Condicionamentos trânsito (EMEL);
- Observações das estações meteorológicas do IPMA de Lisboa: Geofísico, Gago Coutinho e Tapada da Ajuda.
Identificação de coberturas verdes da cidade Lisboa
Descrição
As coberturas verdes proporcionam benefícios económicos, ambientais e socio comunitários, contribuem de forma passiva para a obtenção de ambientes confortáveis no interior dos edifícios. Este tipo de estruturas pode ser implementado em edifícios ou estruturas subterrâneas, reduzindo os consumos energéticos.
Resultados esperados
O desafio consiste em recorrer a tecnologias de reconhecimento de imagem com cruzamento de informação cartográfica para obter:
- identificação e georreferenciação das coberturas verdes;
- medição da área ocupada por cada uma das coberturas verdes.
No âmbito deste desafio são consideradas as seguintes áreas de estudo:
- Área A mais central, engloba as freguesias de Avenidas Novas, Arroios, Santo António e Santa Maria Maior;
- Área B mais periférica, com a freguesia de Parque das Nações.
Serviço promotor / Beneficiário da solução encontrada
Direção Municipal do Ambiente, Estrutura Verde, Clima e Energia
Dados a disponibilizar
- Levantamento dos espaços verdes;
- Coberturas Verdes;
- Edificado não subterrâneo;
- Edificado subterrâneo;
- Ortofotomapa da cidade de Lisboa para duas áreas de estudo do desafio.
Identificação de graffitis (tags e outros ilegais/não autorizados)
Descrição
Um dos desafios atuais das cidades prende-se com a questão dos grafittis ilegais/não autorizados em diversas superfícies. Torna-se muito importante para o trabalho das equipas de Higiene Urbana da cidade e de fiscalização, a sua identificação, de modo a poderem ser planeadas as operações de prevenção e remoção.
Resultados esperados
O desafio tem por objetivo recorrer a tecnologias de reconhecimento de imagem para obter um ou mais dos seguintes pontos sobre graffitis, tags e outros ilegais/não autorizados:
- classificação dos elementos (tag, ou outros ilegais/não autorizados e área abrangida);
- quantificar a área da superfície afetada.
Serviço promotor / Beneficiário da solução encontrada
Direção Municipal de Higiene Urbana
Dados a disponibilizar
- Fotografias de grafittis da cidade de Lisboa tiradas pelas equipas operacionais, em momentos específicos;
- Fotografias de grafittis tiradas pelos munícipes através do portal “Na Minha Rua”.
Desenho de metodologia para previsão de preços imobiliários aproveitando a dimensão geoespacial
Contexto / Descrição
Há muito que se utilizam modelos econométricos de previsão de preços imobiliários, recorrendo a métodos OLS, e tornando as funções autónomas para níveis geográficos específicos, por concelho ou grupos de conselhos. Esses modelos ignoram a relação entre o valor dos imóveis e daqueles que os circundam geograficamente. Da mesma forma, não aproveitam a possibilidade de utilizar dados de transações imobiliárias na proximidade geográfica, realizadas no passado. Os recentes avanços dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG) e respetivas tecnologias abriram as portas à microlocalização dos imóveis e, com ela, à produção de estatísticas não sujeitas à divisão administrativa. Desta forma, o principal objetivo do desfio a ser desenvolvido é o desenho de uma metodologia de previsão de preços imobiliários que aproveite os modelos econométricos clássicos aliando aos mesmos uma dimensão geoespacial.
Fontes de dados
Os conjuntos de dados para o desafio serão apresentados em profundidade no início do mesmo. Em síntese, incluem informação sobre cada imóvel vendido, como preço de venda, número de quartos, área, código postal, etc. Os conjuntos de dados têm um histórico desde 2007. Abrangem Portugal Continental, mas incidem especialmente nas principais cidades e regiões metropolitanas, onde o mercado tem mais expressão.
Objetivos
Os objetivos deste desafio são os seguintes:
- Analisar a evolução histórica do preço do imobiliário em Portugal nos últimos 15 anos, no que diz respeito à sua localização e configuração;
- Desenvolvimento de um framework econométrico para estimativa de preços imobiliários (forecasting), recorrendo a abordagens estado da arte encontradas na literatura relacionada;
- Localizar geograficamente cada propriedade e as propriedades vizinhas usando tecnologias GIS, para entender até que ponto existe uma correlação entre os preços de venda de ativos vizinhos;
- Incorporar esses dados no modelo de estimativa de preços para melhorar sua capacidade preditiva, bem como analisar os resultados do modelo e sua qualidade;
- Introduzir em produção o novo modelo de previsão de preços imobiliários, disponibilizando-o para que agentes terceiros façam previsões sobre os imóveis que têm em análise.
Ferramenta de Business Intelligence para análise da sustentabilidade de sistemas alimentares urbanos
Para fazer face a desafios como o desperdício alimentar, a necessidade de adaptação às alterações climáticas e a contrastante dupla obesidade infantil/fome, é necessário repensar os sistemas alimentares segundo uma visão holística, sistémica e integrada, apoiada por estratégias de circularidade, visando a sustentabilidade, no seu todo social-ambiental-económico.
No âmbito do Laboratório Vivo do Hub Criativo do Beato será avaliado o seu potencial contributo para a sustentabilidade do Sistema Alimentar da cidade de Lisboa, com a participação dos diferentes atores da cadeia de valor dos alimentos no local e nas freguesias limítrofes, promovendo a economia circular na cadeia alimentar, nomeadamente através de estratégias de aposta em produção local, circuitos curtos, e estratégias de fecho de ciclos dos nutrientes.
Para apoiar a análise da sustentabilidade da cadeia, pretende-se desenvolver uma ferramenta que permita capturar dados dos alimentos que são consumidos no Hub, agnóstica em relação aos diferentes sistemas de gestão de stocks e vendas, e que permita fornecer informação sobre diferentes aspetos relacionados com a sustentabilidade do sistema alimentar do HCB (nomeadamente distância de abastecimento, tipologia de alimentos, formas de produção, destino). A ferramenta receberá e processará os dados de entrada (produtos alimentares) e de saída (resíduos alimentares produzidos) dos alimentos e associará aos mesmos elementos de análise ambiental (a partir de bases de dados existentes), juntando os dados processados num repositório de dados centralizado. Este repositório servirá como base para o desenvolvimento de aplicações analíticas que permitam analisar a sustentabilidade dos sistemas alimentares urbanos..
