Projeto de Data Science criado por equipa da FEUP é o vencedor da terceira edição da Eurekathon, promovida pela Porto Business School, LTPLabs e a NOS.
A maratona de competição, que decorreu entre 12 e 14 de novembro, em formato virtual, contou com cerca de 100 participantes de diversos pontos do país, em especial de Lisboa e Porto, mas também do Brasil, Estados Unidos, Itália e Bulgária.
Na perspetiva do percurso académico e profissional, as Ciências da Computação prevaleceram, contabilizando-se também participantes das áreas da economia, engenharia informática e engenharia aeroespacial.
Nesta 3ª edição da Eurekathon as equipas participaram num conjunto de round tables dedicadas aos três pilares do desafio: micromobilidade, transportes públicos e mobilidade pedestre.
Cada uma das equipas contou ainda com o apoio de dois mentores com o objetivo de prestar apoio na resposta ao desafio. Esta edição contou assim com a participação de mais de 20 mentores.
À final, que aconteceu a 20 de novembro, no Terminal de Cruzeiros do Porto de Leixões, chegaram cinco equipas: Blind Data, Boosted Pandas, Green@CES, Urban_Geeks e Trust.
A escolha das três equipas vencedoras coube ao júri que contou com Carlos Soares, Professor da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto e diretor da Pós-Graduação em Business Intelligence and Analytics da Porto Business School, Rui Coutinho, Diretor Executivo da Porto Business School, Pedro Brandão, Diretor de Market & Customer Intelligence da NOS, Teresa Bianchi de Aguiar, Senior Manager na LTPLabs, Paulo Humanes, Diretor de Mobilidade do CEiiA e Carlos Mouta, Vice-presidente da Câmara Municipal de Matosinhos.
Partindo do desafio ‘Como promover a transição de Matosinhos para a micromobilidade, rumo à descarbonização?’, a solução apresentada pela equipa Blind Data, composta por Diogo Valente, Maria Loureiro, João Matos, Maria Carvalho (todos estudantes da Faculdade de Engenharia do Porto) e João Afonso Pereira (Data Analyst) permitirá que a Câmara Municipal de Matosinhos possa sustentar todas as suas decisões em dois modelos preditivos.
Com estes modelos será possível prever os fluxos de circulação ideais, por zona, e recomendar, considerando todos os critérios avaliados, as transições de transporte mais prováveis, integrando não apenas as soluções de micromobilidade existentes, como todas as soluções de mobilidade.
Levando em linha de conta o impacto efetivo que a circulação de automóveis tem no ambiente, a solução da ‘Blind Data’ segue uma estratégia assente em três verticais, por forma a reduzir esse fluxo de circulação: experiência do utilizador, definição efetiva das zonas e otimização da frota.
A experiência do utilizador tem por objetivo promover a adoção de novos comportamentos e premiar esta transformação comportamental. Para tal, a equipa recorreu ao cruzamento de dois modelos preditivos: um para calcular a poupança de emissões de CO2 com a viagem; e outra para recomendar o meio de transporte de micromobilidade mais adequado.
Já a definição efetiva das zonas permitirá otimizar a frota, garantindo um método para determinar a quantidade de bicicletas e scooters disponíveis em cada uma das zonas.
Durante a apresentação final do projeto, os ‘Blind Data’ revelaram que preveem taxa de penetração máxima de cerca de 5% para esta solução, o que possibilitará uma redução de 199 kg por dia de CO2, o que representa uma poupança de cerca de 73 toneladas de CO2 por ano no município de Matosinhos.
Os três primeiros lugares receberam um prémio monetário de 500€, 1000€ e 2000€, dos quais 20% foram doados a uma Associação de solidariedade selecionada pelas equipas que alcançaram o pódio.
Os Blind Data, vencedores da Eurekathon 2021, escolheram a New Incentives, uma ONG que promove a vacinação infantil na Nigéria, e que irá receber 400€. A equipa vai ter também a oportunidade de implementar a sua solução em conjunto com a Câmara Municipal de Matosinhos e o CEiiA, parceiros sociais desta edição.
O segundo lugar do pódio foi conquistado pelos Trust, um grupo de colegas que trabalham no projeto TRUST-IA, do INESC, e que apresentou uma solução com vista à integração das vias pedestres na micromobilidade. A localização de estações de micromobilidade (de scooters e bicicletas) e vias pedestres em Matosinhos visa disponibilizar a instalação destes meios em zonas com maior procura.
Para o desenvolvimento desta solução foi essencial analisar os movimentos da população do concelho de Matosinhos: deslocações curtas (raio inferior a 1 km) e deslocações médias (raio superior a 1 km e inferior a 2 km).
A equipa ‘TRUST’ confirmou, por sua vez, a doação de parte do prémio – no valor de 1.000 euros – para a Casa do Caminho, uma instituição sem fins lucrativos do concelho de Matosinhos, cuja missão é acolher crianças que se encontrem em situação de perigo.
Os Boosted Pandas, um grupo de estudantes de engenharia biomédica, ocuparam o terceiro lugar do pódio, apresentando uma solução de micromobilidade para responder aos desafios da distribuição desigual dos veículos pela cidade e a baixa adoção da micromobilidade.
Assim os Boosted Pandas propuseram uma solução de otimização da rede de micromobilidade que permita determinar as melhores zonas para a distribuição dos equipamentos e a necessidade de redistribuir os equipamentos para determinados locais e em determinados períodos temporais.
Já a Boosted Pandas doou 20% do seu prémio à Associação Natureza Portugal, que trabalha em associação com a WWF, a maior organização global independente de conservação da Natureza.
As três edições da Eurekathon reuniram mais de 400 participantes; entre os quais estudantes de áreas como as ciências da computação, bioengenharia, ciências, economia, engenharia aeroespacial, data science e business analytics, e profissionais de grandes empresas tecnológicas.
Pode ver ou rever a final da 3ª edição da Eurekathon aqui.
