Ideia é incentivar o uso de bicicletas em São Paulo remunerando os usuários ativos
O Projeto Bike SP surgiu da necessidade de tornar a mobilidade urbana mais eficiente, inclusiva e ambientalmente inteligente. A ideia é incentivar que mais pessoas utilizem a bicicleta como meio de transporte em São Paulo, elegendo-a para fazer seus deslocamentos entre a casa e o trabalho, a escola, a universidade e outros pontos que façam parte da rotina de cada um. Para incrementar esse incentivo, o projeto garante aos ciclistas créditos para uso no transporte público (ônibus, trem e metrô).
O pesquisador Fabio Kon, membro do IcoNIoT, é do IME-USP e faz parte da equipe que coordena o projeto. Ele explicou em detalhes como funciona essa iniciativa e quais as tecnologias envolvidas.
A ideia central é utilizar um aplicativo (desenvolvido inicialmente para Android) para rastrear os deslocamentos que os usuários fazem de bicicleta, e entender esse comportamento, em busca de informações que possam contribuir para informar a criação de políticas públicas. O projeto não se limitará a gerar dados para um grupo específico de políticas, mas servirá como um arcabouço geral de como pesquisas científicas podem embasar políticas públicas para a melhoria da mobilidade urbana nas grandes cidades.
Piloto
Neste momento, há 1217 pessoas participando do piloto do projeto. As viagens de bicicleta dessas pessoas são monitoradas por meio do app instalado em seus celulares, que rastreia seus deslocamentos e envia esses dados para o servidor. O servidor armazena os dados dessas viagens – já coletamos dados de mais de 26 mil viagens. Até o dia 30 de agosto, as viagens foram remuneradas..
Como funciona?
Durante cada viagem, o app coleta a posição da pessoa a cada 30 segundos. São utilizados dados dos acelerômetros do celular para verificar se o trajeto está sendo realizado de bike de fato, o que é verificado por meio de algoritmos de IA. Além dos acelerômetros, são importantes as coordenadas de GPS – cada pequeno trecho da viagem da pessoa tem a velocidade média verificada, com o intuito de averiguar se ela está, de fato, de bike.
É importante que o sistema confira se as viagens foram feitas de bicicleta, de fato, porque os dados coletados decidem sobre a remuneração que o usuário receberá. A cada semana, é sorteado o valor que servirá de recompensa por quilômetro pedalado. No final de cada semana, o sistema verifica as viagens feitas, a quilometragem, e multiplica pelo valor que o usuário deverá receber.
Nem todas as viagens que os usuários fazem de bike valem: a ideia é coletar os dados de viagens essenciais do cotidiano, como os deslocamentos de casa até o trabalho, à faculdade ou à escola, e terminais de transporte público. Os usuários cadastram esses pontos de deslocamento e o sistema transforma os endereços em latitude e longitude. É feito então o cálculo da distância entre os pontos de deslocamento.
O projeto tem entre seus principais objetivos ajudar na compreensão de quanto é preciso remunerar para que as pessoas sejam realmente incentivadas a usar a bicicleta em seus deslocamentos diários essenciais. Os valores de remuneração serão propostos a partir dessas análises.
Informações produzidas
As informações coletadas pelo sistema do Projeto Bike SP vão construir uma grande base de dados que será, em seguida, analisada por uma equipe multidisciplinar formada por estatísticos, economistas e cientistas da computação.
O aplicativo desenvolvido tem a capacidade de coletar dados detalhados acerca de cada quarteirão pelo qual a pessoa passou enquanto pedalava; com isso, o sistema tem a potencialidade de gerar informações inéditas sobre a mobilidade urbana em São Paulo. Esse dataset será único e terá uma utilidade direta para a prefeitura planejar a expansão da estrutura cicloviária em SP. Atualmente, há 740km de ciclovias e ciclofaixas na cidade, e a ideia é triplicar essa extensão em dez anos.
Ao mostrar por onde circulam os ciclistas na cidade e quais os desafios que eles enfrentam nesses circuitos, a base de dados poderá servir de pilar para decisões como onde avançar na construção de mais ciclofaixas. Hoje, em muitos casos, as ciclovias de SP são como ilhas; por estarem desconectadas, obrigam os ciclistas a deixar a ciclovia e retornar mais adiante. Com isso, não há outra alternativa a não ser se misturar com os carros – o que gera insegurança. Dados mostram que, por conta dessa insegurança, as mulheres – que normalmente demonstram mais cuidado no trânsito – são uma grande minoria entre os ciclistas de São Paulo.
Tecnologias envolvidas no sistema
O sistema do Projeto Bike SP comunica-se com o sistema da SPTrans, informando ao sistema da prefeitura qual é o valor que deve ser pago a cada usuário que pedala. Além disso, para que o sistema funcione corretamente, ele precisa estar conectado a diversas outras aplicações.
Por exemplo, a API TomTom faz o cálculo da distância entre os pontos de deslocamento, sendo que essa distância é calculada de uma forma que uma bike possa fazer. O Crashlytics é um aplicativo que informa erros no app que podem ocorrer enquanto ele é usado pelas pessoas; informações sobre os erros são geradas para que o sistema gerenciador possa resolver. O FCM permite que sejam enviadas mensagens a todos os usuários do sistema, ao mesmo tempo. O AppCheck tem a função de evitar que sejam registradas viagens falsas; utilizando criptografia, ele verifica se o app que está sendo usado é exatamente o que foi baixado. Para isso, a assinatura digital do app é verificada.
Confira um esquema visual das tecnologias envolvidas no projeto
Inteligência artificial
A inteligência artificial é utilizada no projeto com o objetivo de detectar se a viagem foi feita de bike de fato: é aplicado aprendizado de máquina para analisar o acelerômetro celular. Além disso, está em construção um painel analítico que vai contribuir para que a equipe do projeto enxergue as 30 mil viagens de uma forma que faça sentido. Ele contará com um dashboard para essa visualização de dados de forma organizada. Nesse sistema de análise, serão aplicadas técnicas de clustering para detectar padrões e agrupar os usuários em categorias – por exemplo, o que foi muito impactado pelo incentivo será identificado, tornando possível entender para quem (qual perfil de usuário) especificamente a política pública será desenvolvida.
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