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No dia 19 de dezembro teve lugar a apresentação do primeiro trabalho desenvolvido por um aluno da Coimbra Business School (ISCAC), no âmbito do LxDataLab.

Tratou-se da prova publica de conclusão do Mestrado em Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão do ISCAC, desenvolvida pelo aluno Jorge Pinto. O trabalho - Lisboa, Cidade Inteligente: Identificação de padrões na aplicação «Na minha Rua» - foi orientado pelo Professor Fernando Belfo.

O estudante trabalhou no desafio do LxDataLab Identificação de padrões na aplicação "na minha rua".

Representantes do serviço proponente participaram remotamente na apresentação/discussão.

Durante a apresentação, o aluno destacou a importância das Smart Cities e das tecnologias IoT na gestão urbana, em particular, no contexto da cidade de Lisboa e enfatizou a relevância dos dados gerados pela aplicação para a solução de problemas municipais, com foco na área de higiene urbana.

A análise dos dados do GOPI e do IPMA permitiu identificar as freguesias que recebem mais reclamações, bem como as tipologias a que correspondem e também relacionar alguns tipos de ocorrências com a meteorologia e as estações do ano. Mais uma vez, foi reforçado o potencial da análise de dados históricos para a resolução dos problemas das cidades.

Foi mais um passo importante nesta parceria da CML com a Academia. Os resultados serão disponibilizados em breve.

Esta iniciativa é uma organização da BGI Sustainable Ventures em parceria com a Câmara Municipal de Lisboa.

Foram lançados os seguintes desafios:

Caracterização da oferta e da procura no âmbito da logística urbana

A logística urbana, especialmente em áreas intensamente procuradas como a Baixa Lisboeta, enfrenta desafios complexos relacionados com o congestionamento, poluição, eficiência e sustentabilidade. A Câmara Municipal de Lisboa, ao identificar a Baixa como área prioritária, reconhece a necessidade de soluções inovadoras e eficientes para otimizar a entrega de mercadorias e melhorar a qualidade de vida dos cidadãos. Pretende-se que os trbalhos desenvolvidos contribuam para caracterizar a oferta e a procura no âmbito da logística urbana. Desenvolver uma solução inovadora, baseada em dados, que permita a transição para modelos neutros em carbono e otimize as rotas de entrega na Baixa, minimizando o congestionamento e as emissões (poluentes e de gases de efeito de estufa), ao mesmo tempo que garante a eficiência e a pontualidade das entregas.

Caracterização do fluxo de veículos de entradas e saídas na cidade

A compreensão dos padrões de tráfego em Lisboa é crucial para a gestão eficaz da mobilidade urbana. A cidade enfrenta desafios significativos relacionados ao congestionamento, especialmente durante os horários de pico da manhã (7h-10h) e da tarde (17h-20h). Serão usados dados sobre o número de dispositivos móveis que cruzam os 11 principais pontos de entrada e saída da cidade. O objetivo é construir um modelo que permita: Caracterizar os fluxos diários: Identificar padrões de entrada e saída, picos de tráfego e variações sazonais. Analisar a influência de fatores externos: Avaliar o impacto de calendários escolares, condições climáticas (como a pluviosidade) e eventos especiais nos fluxos de tráfego.

Caracterização dos terminais intermodais

Qual a influência dos horários de pico da manhã e da tarde nos padrões de mobilidade urbana, em particular nos interfaces intermodais de transporte? Como podemos identificar os principais fluxos de pessoas nesses locais e analisar como fatores como o calendário escolar e as condições climáticas moldam esses movimentos, contribuindo para uma melhor compreensão da dinâmica da mobilidade urbana? Que padrões podemos identificar nas deslocações durante a semana versus fim de semana? Pretende-se caraterizar o volume total de entradas e saídas dos interfaces durante o período da hora de ponta e comparar com outros períodos do dia, relacionando com outras variáveis(calendário escolar, meteorologia) e análise do meio de transporte utilizado.

Os desafios são abertos ao público. Saiba mais e inscreva-se aqui

No dia 19 de dezembro teve lugar a apresentação do primeiro trabalho desenvolvido por um aluno da Coimbra Business School (ISCAC), no âmbito do LxDataLab.

Tratou-se da prova publica de conclusão do Mestrado em Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão do ISCAC, desenvolvida pelo aluno Jorge Pinto. O trabalho - Lisboa, Cidade Inteligente: Identificação de padrões na aplicação «Na minha Rua» - foi orientado pelo Professor Fernando Belfo.

O estudante trabalhou no desafio do LxDataLab Identificação de padrões na aplicação "na minha rua".

Representantes do serviço proponente participaram remotamente na apresentação/discussão.

Durante a apresentação, o aluno destacou a importância das Smart Cities e das tecnologias IoT na gestão urbana, em particular, no contexto da cidade de Lisboa e enfatizou a relevância dos dados gerados pela aplicação para a solução de problemas municipais, com foco na área de higiene urbana.

A análise dos dados do GOPI e do IPMA permitiu identificar as freguesias que recebem mais reclamações, bem como as tipologias a que correspondem e também relacionar alguns tipos de ocorrências com a meteorologia e as estações do ano. Mais uma vez, foi reforçado o potencial da análise de dados históricos para a resolução dos problemas das cidades.

Foi mais um passo importante nesta parceria da CML com a Academia. Os resultados serão disponibilizados em breve.

A Direção Municipal de Habitação e Desenvolvimento Local (DMHDL) e o Serviço Municipal de Proteção Civil (SMPC) associaram-se ao Laboratório de Dados Urbanos de Lisboa (LxDataLab), para o lançamento de dois novos desafios, respetivamente: “Os desafios do acesso à habitação no concelho de Lisboa: uma análise holística na construção de novos indicadores” e “Riscos no Transporte Ferroviário de Matérias Perigosas e impactos na cidade de Lisboa”.

O stand da Câmara Municipal de Lisboa na Portugal Smart Cities Summit acolheu dois momentos dessa preparação: uma mesa-redonda, com especialistas das universidades e representantes da DMHDL e uma reunião de trabalho com os responsáveis do SMPC.

O evento mesa-redonda teve lugar na quarta-feira, 9 de outubro. Os participantes deram os seus contributos para o desafio em preparação pela DMHDL, cujo objetivo é a construção de novos indicadores relativos à acessibilidade económica à habitação no concelho de Lisboa. Estes permitirão monitorizar e avaliar as medidas implementadas pelo Município de Lisboa na área da habitação.

Para além das representantes da DMHDL, estiveram presentes professores e investigadores das seguintes instituições: FAUL (Prof. Ana Pinho), ICS (Prof. Alda Azevedo), ISCTE IUL (Prof. Sandra Marques Pereira), ISEG (Prof. Carlos Costa), IST (Prof. Joana Mourão), e Nova FCSH (Prof. Gonçalo Antunes). Discutiu-se o contributo que o LxDataLab pode dar para um entendimento mais aprofundado da temática; as possíveis abordagens para a caracterização dos agregados com dificuldades no acesso à habitação e o papel da escala metropolitana no domínio da habitação, integrando aspetos como a mobilidade e a acessibilidade.

A reunião de trabalho contou com representantes do Serviço Municipal de Proteção Civil (SMPC), para definição da problemática, objetivos e dados necessários ao desafio em preparação. Através dele, o SMPC pretende suportar-se no conhecimento detido pelas universidades para planear uma resposta mais eficaz à emergência associada aos riscos no transporte ferroviário de matérias perigosas. Com recurso a tecnologias de simulação, poderão ser criados cenários de ocorrência catástrofe e respetivos impactes na cidade de Lisboa. Tal permitirá prever zonas mais afetadas (cuja evacuação é importante preparar) e zonas não afetadas (preferenciais pontos de encontro e zonas de apoio à população).

Em breve pretendemos abrir, também, a discussão à academia, por forma a criar um desafio robusto e aliciante para alunos e investigadores e cujos resultados contribuam de forma significativa para uma melhor resposta por parte do município, numa eventual situação de emergência associada a este tipo de risco.

Fique atento: em breve estes desafios estarão disponíveis aqui