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

Na primeira edição do World Data League dedicada ao Objetivo 11 das Nações Unidas: Cidades e Comunidades Sustentáveis, as equipas portuguesas Tech Moguls e Children of Jupyter alcançaram o segundo e terceiro lugares da competição.

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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.

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.