Projeto Bike SP busca melhoria da mobilidade urbana

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.

Veja como é o painel administrativo do BikeSP

Nosso próximo seminário será no dia 4/9

O próximo seminário do INCT ICoNIoT será ministrado no dia 4 de setembro, 5a feira, pelo Prof. Dr. Andre de Almeida (IFRN) com o título “Do Design à Operação: Oferecendo suporte à construção de Gêmeos Digitais com MidDiTS”.
Data: 04/09/2025
Hora: 16:00h
Palestrante: Prof. Andre de Almeida – Instituto Federal do Rio Grande do Norte (IFRN)

Resumo da apresentação:

ICoNIoT lamenta o falecimento de Liane Tarouco

CCSC Research Lab é inagurado na UFMG

O laboratório é coordenado pela pesquisadora do ICoNIoT Michele Nogueira

No dia 13 de agosto de 2025 foi inaugurado no Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais o CCSC Research Lab, Laboratório de Ciência em Cibersegurança e Inteligência Artificial. O laboratório é coordenado pela pesquisadora Michele Nogueira, membro do comitê gestor do INCT ICoNIoT, em colaboração com os professores Aldri Santos e Adriano Veloso.

O CCSC Research Lab tem como foco o desenvolvimento de soluções inovadoras na interseção entre #Cibersegurança e #IA, objetivando tornar sistemas digitais mais seguros, resilientes e confiáveis.

A iniciativa tem linhas de pesquisa voltadas para segurança cibernética e defesa de rede, inteligência artificial para segurança, privacidade e proteção de dados, sistemas seguros e segurança da IoT, entre outros focos.

Para saber mais, acesse o site do laboratório:

https://ccsc.dcc.ufmg.br/

 

Inspiração: Thais Batista vira personagem de livro da Série Meninas Digitais

A trajetória e a carreira de sucesso de Thais Batista – pesquisadora, professora da UFRN e membro do comitê gestor do INCT ICoNIoT – inspiraram o segundo livro da Série Meninas Digitais, escrito por Aletéia Patrícia de Araújo, Renata de Figueiredo e Mirella M. Moro e recém publicado pela editora InVerso. Intitulado A Cientista do Software às Nuvens: Thais Vasconcelos Batistao livro apresenta uma linguagem acessível e tem o propósito de inspirar meninas e mulheres a seguir carreira na Ciência da Computação. Ele foi lançado no CSBC, dia 22 de julho último.

A cientista do software às nuvens

Como se sabe, ainda é tímida a presença das mulheres nas ciências exatas, e por isso são tão relevantes as iniciativas que quebram estereótipos e rompem com padrões. Esses projetos ajudam meninas a acreditarem que podem seguir carreira profissional em áreas em que, muitas vezes, não se veem simplesmente porque não encontram identificação.

O Programa Meninas Digitais, do qual a série de livros faz parte, teve início em 2011 sob a coordenação da Secretaria Regional da SBC – Mato Grosso e, em 2015, foi institucionalizado pela SBC como programa de interesse nacional da comunidade. Ao divulgar a área da Computação, procura despertar o interesse de estudantes do ensino médio/tecnológico ou dos anos finais do ensino fundamental para que, conhecendo melhor a área, se vejam seguindo a carreira em Computação.

O Meninas Digitais surgiu a partir de discussões no WIT – Women in Information Technology, evento satélite do Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, que está em sua quinta edição. O WIT é uma iniciativa da SBC para discutir os assuntos relacionados a questões de gênero e a Tecnologia de Informação (TI) no Brasil – histórias de sucesso, políticas de incentivo e formas de engajamento e atração de jovens, especialmente mulheres, para as carreiras associadas à TI.

Thais Batista é inspiração

Thais Batista atua nas áreas de Engenharia de Software e Sistemas Distribuídos. Ela nasceu em João Pessoa, na Paraíba, e desde jovem se interessava pelas exatas. Quando prestou vestibular, o curso de Computação havia sido criado recentemente em João Pessoa. Thais tem um grande envolvimento com a inclusão de meninas e mulheres na ciência, participando ativamente de grupos e projetos dedicados a esse objetivo.

Primeiro livro da série foi finalista no Jabuti Acadêmico este ano

O livro que conta a trajetória de Thais Batista é o segundo da Série Meninas Digitais. O primeiro volume da série, intitulado “A cientista colecionadora de dados”, é dedicado à pesquisadora Claudia Maria Bauzer Medeiros –  primeira mulher a ser presidente da Sociedade Brasileira de Computação. Ele foi indicado como finalista do Prêmio Jabuti Acadêmico no ano de 2025, no eixo Ciência e Cultura – Ciência da Computação. Assinam o primeiro livro as autoras Aletéia Patrícia Favacho de Araújo, Luciana Salgado, Mirella M. Moro e Sílvia Amélia Bim, tendo sido também o volume de estreia publicado pela editora InVerso, em 2024.

Dissertação orientada por Divanilson Campelo conquista terceiro lugar no CTD no CSBC 2025

A dissertação de mestrado de  Luigi Luz, “Enhancing Cybersecurity of Automotive Ethernet Networks with Deep Learning-based Intrusion Detection Systems”, orientada pelo pesquisador Divanilson Rodrigo Campelo, foi premiada com o terceiro lugar no CTD, o Concurso de Teses e Dissertações do CSBC.

Divanilson, que é Professor Associado do Centro de Informática (CIn) da Universidade Federal de Pernambuco, é coordenador de laboratório do INCT ICoNIoT. A dissertação premiada foi co-orientada pelo professor Paulo Freitas de Araujo Filho, também do Centro de Informática da UFPE.

A pesquisa parte da necessidade cada vez maior de redes intraveiculares mais rápidas e flexíveis, como as baseadas em Ethernet automotiva, para interconectar os diversos sistemas existentes nos veículos. Essa conectividade ampliada traz novas possibilidades, mas também levanta preocupações com a segurança cibernética nos veículos. Soluções tradicionais de segurança, como criptografia e autenticação, possuem restrições quando consideradas em um ambiente de recursos limitados como o intraveicular. Diante disso, sistemas de detecção de intrusão (intrusion detection systems, IDSs) surgem como uma linha adicional de defesa, sendo ativados quando outros mecanismos de defesa falham. IDSs monitoram dispositivos e redes para identificar intrusões e reportar atividades maliciosas, além de não exigirem mudanças nas mensagens que os dispositivos já trocam.

Técnicas de aprendizado de máquina (machine learning, ML) e aprendizado profundo (deep learning, DL) têm se mostrado eficazes na criação de IDSs, pois conseguem identificar padrões ocultos em dados de alta dimensionalidade, como o tráfego em redes intraveiculares. No entanto, os modelos de DL geralmente exigem maior poder de processamento e espaço de armazenamento, o que dificulta sua aplicação em sistemas com recursos limitados, como os encontrados nos veículos.

Sendo assim, a dissertação propõe dois IDSs baseados em aprendizado profundo, desenvolvidos para detectar ataques cibernéticos em redes Ethernet automotivas com rapidez e precisão, considerando os recursos e requisitos do ambiente intraveicular.

Receber o prêmio é um motivo de grande celebração, já que o CTD do CSBC é um dos concursos mais relevantes e disputados da área. A premiação contempla todas as sub-áreas da Computação!

Acesse a dissertação – https://lnkd.in/deJZqH-7

Tese orientada por Anderson Rocha conquista primeiro lugar no CTD do CSBC

Pesquisa propõe soluções para lidar com dados não rotulados, um dos maiores desafios na área de aprendizado de máquina

Orientada pelo pesquisador e professor Anderson Rocha, pesquisador associado do ICoNIoT, a tese de doutorado de Gabriel Bertocco foi agraciada com o primeiro lugar no  Concurso de Teses e Dissertações (CTD) no CSBC.

A tese intitula-se “Self-supervised learning for fully unsupervised re-identification in real-world applications”, e propõe algoritmos de aprendizado auto-supervisionado para lidar com dados não rotulados em cenários desafiadores.

Os dados não rotulados configuram um dos problemas mais complexos em Aprendizado de Máquina/Machine Learning. A maior parte dos modelos com alto desempenho depende de massiva quantidade de dados rotulados para obter os melhores resultados. No entanto, a rotulação não é fácil nem confiável, por ser uma tarefa altamente demorada, custosa e propensa a erros. Além disso, vieses nos dados rotulados podem ser propagados para o modelo, prejudicando seu desempenho e generalização.

A pesquisa, então, oferece métodos que possam encontrar padrões em cenários totalmente não supervisionados, permitindo uma implementação rápida e menos propensa a vieses. Esses modelos podem ser usados em diversas aplicações, como investigações forenses, biometria e compreensão de eventos.

As soluções indicadas na tese podem ser integradas a sistemas usados em investigações forenses e em tecnologias de reconhecimento biométrico. Elas ajudam a entender melhor o que aconteceu em uma cena, permitindo que as autoridades identifiquem suspeitos, analisem o comportamento das pessoas e como elas interagiram com objetos no local. Essas ferramentas também podem orientar o rumo das investigações. Além disso, podem ser aplicadas em sistemas de segurança com inteligência artificial em locais que exigem proteção reforçada, como instalações do governo, fronteiras, áreas estratégicas e ações contra o terrorismo.

Receber o prêmio é um motivo de grande celebração, já que o CTD do CSBC é um dos concursos mais relevantes e disputados da área. A premiação contempla todas as sub-áreas da Computação!

Acesse a tese: https://lnkd.in/dAfA-Qzx

Lisandro Granville recebe o Prêmio Newton Faller

O Prêmio Newton Faller homenageia, a cada ano, membros da SBC que se distinguiram ao longo de sua vida por serviços prestados à SBC. A premiação é realizada durante a cerimônia de abertura do Congresso da SBC no ano corrente. O nome do prêmio é uma homenagem ao Professor Newton Faller, que foi pesquisador do Núcleo de Computação Eletrônica da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) e é uma grande personalidade da computação brasileira, tendo falecido em 1996.

Neste ano de 2025, o reconhecimento foi dado a Lisandro Zambenedetti Granville, pesquisador que integra o comitê gestor do INCT ICoNIoT. O INCT ICoNIoT o parabeniza e celebra!

Granville foi Presidente da SBC por dois mandatos, de 2015 a 2019, e Conselheiro de 2019 a 2023. Tem graduação, mestrado e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), obtidos em 1995, 1997 e 2001, respectivamente. É professor Titular do Instituto de Informática da (UFRGS) e possui experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Redes de Computadores e Internet. Lisandro Granville é também diretor-geral da Rede Nacional de Ensino e Pesquisa (RNP) desde maio deste ano.

 

 

 Prof. Jéferson Nobre é nomeado Co-Coordenador de Grupo de Pesquisa sobre Gerenciamento de Redes na Internet

O Professor Jéferson Nobre, da Universidade Federal do Rio Grande do Sul e pesquisador associado do INCT ICoNIoT, foi nomeado Co-Chair do Network Management Research Group (NMRG) na Internet Research Task Force (IRTF), organização de pesquisa associada à Internet Engineering Task Force (IETF).

O NMRG oferece um fórum para pesquisadores explorarem novas tecnologias para o gerenciamento da Internet. Em particular, o NMRG trabalha em soluções para problemas que ainda não são considerados suficientemente compreendidos para o trabalho de engenharia na IETF.

 

 

Nelson Fonseca recebe prêmio da SBC em Maceió

 O pesquisador Nelson Fonseca, coordenador geral do INCT ICoNIoT e professor do Instituto de Computação – Unicamp, recebeu o Prêmio de Mérito Científico da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). O prêmio foi entregue na cerimônia de abertura do CSBC 2025 em Maceió, que aconteceu nesta segunda-feira, dia 21 de julho.

O prêmio é concedido a membros da SBC que se destacam por suas relevantes contribuições técnico-científicas em diversas áreas da computação. É um reconhecimento formal da SBC ao trabalho desses profissionais, ressaltando as suas contribuições para o avanço da ciência da computação no Brasil.

Veja fotos da premiação (clique nas imagens para ampliar):