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Novo Desafio do LxDataLab: 01/2026

Lançamento do Desafio “Digital Twin: Análise comparativa dos espaços exteriores de 5 Escolas Básicas de Lisboa” | Launch of the Challenge “Digital Twin: Comparative analysis of the outdoor spaces of 5 primary schools in Lisbon”

Já está disponível para alunos, professores e investigadores das universidades parceiras do LxDataLab o novo desafio “Digital Twin — Análise comparativa dos espaços exteriores de 5 Escolas Básicas de Lisboa”,

Este desafio propõe a análise comparativa dos espaços exteriores de cinco escolas básicas do 1.º ciclo (EB Bairro do Armador, EB Bairro de São Miguel, EB Caselas, EB D. Luís da Cunha e EB dos Coruchéus), recorrendo a tecnologias GEO BIM e ao conceito de Digital Twin. O objetivo é avaliar o impacto das obras de reabilitação realizadas e apoiar a definição de soluções mais sustentáveis, eficientes e ajustadas às necessidades atuais da comunidade escolar.

Os participantes são convidados a desenvolver modelos tridimensionais (IFC/BIM), integrar dados relevantes e produzir análises comparativas que permitam avaliar a evolução nos consumos de energia elétrica e água e captura de carbono, entre outros.

O trabalho deverá ainda resultar em propostas de melhoria para futuros projetos e obras, bem como contribuir para a normalização de práticas nos estabelecimentos de ensino.

Toda a informação detalhada sobre o desafio pode ser consultada aqui.

The new challenge “Digital Twin — Comparative Analysis of the Outdoor Spaces of 5 Primary Schools in Lisbon” is now available to students, lecturers, and researchers from the LxDataLab partner universities.

This challenge invites participants to conduct a comparative analysis of the outdoor spaces of five primary schools (EB Bairro do Armador, EB Bairro de São Miguel, EB Caselas, EB D. Luís da Cunha, and EB dos Coruchéus), using GEO BIM technologies and the Digital Twin concept. The goal is to assess the impact of recent refurbishment works and support the development of more sustainable, efficient, and climate‑resilient solutions that meet the current needs of school communities.

Participants are invited to develop three‑dimensional models (IFC/BIM), integrate relevant datasets, and produce comparative analyses that evaluate changes in electricity and water consumption, carbon capture, and other indicators.

The work should also result in recommendations for future projects and interventions, while contributing to the harmonisation of design and maintenance practices across school infrastructures.

All detailed information about the challenge is available here.

Apresentações ISEC/ISEC Presentations

Alunos do ISEC apresentaram trabalhos finais dos desafios LxDataLab/ISEC students presented final projects for LxDataLab challenges

No dia 12 de janeiro de 2026, os estudantes do Mestrado em Engenharia Informática do ISEC apresentaram os trabalhos desenvolvidos na unidade curricular Laboratório de Análise de Dados.

A sessão foi organizada pela Professora Leonor Melo, tendo a equipa do LxDataLab assistido remotamente.

Foram apresentadas cinco propostas, respondendo aos desafios: caracterização dos terminais intermodais, acesso económico à habitação no concelho de Lisboa, fatores que influenciam a velocidade comercial dos autocarros da CARRIS e caracterização da oferta e da procura na logística urbana.

Os trabalhos serão, agora, analisados pelos serviços municipais proponentes dos desafios. Em breve será disponibilizada mais informação.

On 12 January 2026, students from the Master’s in Computer Engineering at ISEC presented the projects developed in the Data Analysis Laboratory course.

The session was organised by Professor Leonor Melo and included the remote participation of the LxDataLab team.

Five group projects were showcased, addressing the following challenges: characterisation of intermodal terminals, economic access to housing in the municipality of Lisbon, factors influencing the commercial speed of CARRIS buses, and characterisation of supply and demand in urban logistics.

The projects will now be reviewed by the municipal services that proposed the challenges. More information will be available soon.

Análise do Movimento dos Turistas em Lisboa

Ana Filipa Martinho, Diogo Catarino, Fabiana Maruqes, Margarida Morais e Mariana Campelo | Apresentação: Ana Filipa Martinho e Margarida Morais

Esta investigação utiliza modelação preditiva e análise de dados para investigar os comportamentos do setor do turismo em Lisboa. Objetivo era identificar padrões e tendências no comportamento dos turistas que pudessem fundamentar escolhas estratégicas.

As redes LSTM (Long Short-Term Memory) foram utilizadas para estimar os fluxos de visitantes, identificando padrões temporais. A confirmação adicional destas previsões veio de resultados complementares do modelo Prophet. A fim de adaptar ainda mais os esforços de marketing e melhorar as experiências dos visitantes, também utilizámos mapas auto-organizáveis (SOM) para dividir os turistas em grupos discretos.

As nossas conclusões mostram que estas técnicas analíticas podem melhorar significativamente a afetação de recursos, o planeamento urbano sustentável e a gestão do turismo, o que contribuirá para uma melhor experiência dos visitantes em Lisboa.

Mapeamento da poluição atmosférica/Mapping air pollution

Caravana do LxDataLab levou desafio à academia / The LxDataLab caravan challenged academia

A Caravana do Laboratório de Dados Urbanos de Lisboa tem vindo a visitar as instituições parceiras, levando consigo alguns dos desafios lançados à academia para responder às necessidades reais da cidade. Um dos temas em destaque foi o Mapeamento qualidade do ar na cidade de Lisboa - NO2, apresentado no IGOT e na UBI, respetivamente a 21 e 23 de outubro.

O desafio consiste em tratar os dados das médias horárias de dióxido de azoto (NO₂) recolhidos pela rede de monitorização ambiental de Lisboa, composta por 80 estações.

Será aplicado um modelo de dispersão para visualizar a concentração média anual do poluente na cidade nos anos de 2022, 2023 e 2025, tendo como referência o valor limite legal de 40 µg/m³ para proteção da saúde humana.

A visualização das concentrações médias anuais do poluente na cidade permitirá identificar as zonas onde os limites são ultrapassados, evidenciando áreas prioritárias para intervenção sobre fontes emissoras ou condições de dispersão.

O desafio será disponibilizado em breve em https://lisboaaberta.cm-lisboa.pt/index.php/pt/lx-data-lab/desafios.

The Lisbon Urban Data Laboratory caravan has been visiting partner institutions, presenting some of the challenges that academia faces in responding to the city's real needs. One of the topics highlighted was air quality mapping in the city of Lisbon, with a focus on NO₂, which was presented at IGOT (the Institute of Geography and Spatial Planning) and UBI (the University of Beira Interior) on 21 and 23 October, respectively.

The challenge involves processing hourly NO₂ data collected by Lisbon's environmental monitoring network of 80 stations.

A dispersion model will be used to visualise the average annual NO₂ concentration in the city in 2022, 2023 and 2025, with the legal limit of 40 µg/m³ for protecting human health serving as a reference point.

Visualising these concentrations will make it possible to identify areas where limits are exceeded and highlight priority areas for intervention on emission sources or dispersion conditions.

The challenge will soon be available at https://lisboaaberta.cm-lisboa.pt/index.php/pt/lx-data-lab/desafios.

DETERMINAÇÃO DE ÁREAS POTENCIALMENTE AFETADAS EM CASO DE ACIDENTE COM TRANSPORTE FERROVIÁRIO DE MERCADORIAS PERIGOSAS

Sinopse

Apresentação de um desafio baseado em análise estatística para a determinação de áreas potencialmente afetadas em caso de acidente com transporte ferroviário de mercadorias perigosas.

Nota Biográfica

Raquel Milho

Licenciada em Engº Química (2003) e Engª Civil (2008) e mestrada em Engª Civil (2011), pelo ISEL Em 2014 ingressou no SMPC Lisboa como técnica superior na área do tratamento e gestão de informação, planeamento e gestão de Eventos. Atualmente é Chefe da Divisão de Prevenção e Sensibilização Pública do mesmo serviço.

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