World Data League: Duas equipas portuguesas sobem ao “pódio” da competição global de dados

Ao longo de dois meses, 50 equipas representantes de 34 nacionalidades participaram na primeira edição do World Data League (WDL): a competição global de dados que procura soluções criativas para os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas.

O WDL foi desenvolvido em parceria com o NOVA Cidade – Urban Analytics Lab, da NOVA Information Management School (NOVA IMS) e apoiada pela ScaleUp Porto e pela Fundação Calouste Gulbenkian.

A edição, sob o tema Data-Driven Cities, foi dedicada ao Objetivo 11 das Nações Unidas: Cidades e Comunidades Sustentáveis. Durante quatro etapas, os participantes apresentaram soluções para vários desafios com os quais as cidades se deparam hoje, dos Transportes Públicos ao Trânsito, Ciclismo e Meio Ambiente.

Os dados foram disponibilizados por entidades sociais, como autarquias e organizações não governamentais. Além disso, a cidade italiana de Turim forneceu os dados para o desafio final, onde os participantes tinham de encontrar soluções para a redução dos níveis de ruído nas cidades.

No pódio ficaram duas equipas portuguesas. A Tech Moguls, composta por Paulo Maia (NILG.AI), Joana Morgado, Tiago Gonçalves e Tomé Albuquerque (INESC-TEC) ficou em segundo lugar com um modelo capaz de prever a probabilidade de ruído, excedendo o limite legal, durante a noite em Turim, e de gerar queixas automaticamente.

Já a Children of Jupyter, composta por Ana Almeida (Instituto de Telecomunicações), Bruno Silva e Carolina Alves (Universidade de Aveiro) e ainda Fábio Tomaz (Altice Labs), ficou em terceiro lugar. A equipa desenvolveu um modelo capaz de prever os dias de maior ruído ao longo do ano, dando às cidades a possibilidade de distribuírem os seus recursos de patrulhamento de forma eficaz e antecipada.

A equipa internacional Data Sloths, com participantes vindos da Alemanha, Itália, Portugal e Austrália, foi a grande vencedora da primeira edição do WDL. Os três modelos desenvolvidos, além de preditivos, incluem a prescrição de medidas, como a restrição da venda de álcool e a proibição de consumo ao ar livre a partir de determinadas horas.

A solução vencedora inclui ainda medidas de apoio aos negociantes para aumentarem o espaço interior dos estabelecimentos e autonomia na medição do nível de ruído dos seus negócios. Através delas, a equipa estimou uma redução de ruído entre os 5% e os 15%, impactando significativamente a qualidade de vida dos cidadãos.

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Em comunicado, Rui Mendes, co-fundador do projeto, afirma que a primeira edição do WDL “superou todas as expectativas”, destacando a “dedicação e envolvência de toda a comunidade”, assim como o “espírito colaborativo e o fair play entre as equipas”.

Já Miguel de Castro Neto, Subdiretor da NOVA IMS e Coordenador do NOVA Cidade, destaca que “a gestão de informação e a ciência dos dados são hoje inquestionavelmente vitais para desenvolver políticas públicas data-driven. Políticas capazes de responder de forma efetiva e eficiente aos grandes desafios societais que enfrentamos”.

Todas as soluções apresentadas pelas equipas estão disponíveis publicamente através da plataforma GitLab e podem ser utilizadas segundo a licença MIT.