Urban insights: deep learning applied to governance in cities
Urban Insights: deep learning applied to governance in cities
| Grant number: | 20/15124-0 |
| Support Opportunities: | Scholarships in Brazil - Innovative Research in Small Business - PIPE |
| Start date: | November 01, 2020 |
| End date: | October 31, 2022 |
| Field of knowledge: | Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computer Systems |
| Principal Investigator: | Rafael Pillon Almeida |
| Grantee: | Rafael Pillon Almeida |
| Company: | DRSC Soluções Tecnológicas Inteligentes Ltda |
| CNAE: |
Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador customizáveis Portais, provedores de conteúdo e outros serviços de informação na internet |
| Associated research grant: | 19/19032-6 - Daoura - Urban Insights Platform for Smart Cities, AP.PIPE |
Abstract As cidades no Brasil e no mundo precisam se desenvolver tecnologicamente e fomentar a inovação para prover melhores serviços para seus cidadãos. Segundo a Organização das Nações Unidas, espera-se que as pessoas que vivem nas áreas urbanas no mundo representem mais de 60% da população mundial até 2050 (NAÇÕES UNIDAS, 2014), o que insere uma pressão maior sobre os serviços públicos prestados pelas cidades, e as obrigue a mudar e inovar. Os dados produzidos pela população e pela própria operação dos serviços públicos são essenciais para se ter uma visão holística e completa da cidade, elevando a governança pública a um patamar superior, no qual a tomada de decisão se torna orientada a dados e considera a opinião pública. Uma das evoluções tecnológicas que mais tem ganhado a atenção nos últimos tempos para a análise da grande quantidade de informações geradas pelos bilhões de dispositivos conectados à rede mundial de computadores é a inteligência artificial. Sistemas de aprendizagem de máquina podem ser utilizados para identificação de objetos em imagens, transformação de falas em textos, sistemas de busca por resultados relevantes, entre outros; destacam-se nesse grupo as atividades de processamento de linguagem natural (NLP - Natural Language Processing), especialmente categorização de assunto, análise de sentimento e tradução de línguas. O ponto de inflexão na curva de adoção de algoritmos de aprendizado de máquina em aplicações reais aconteceu com o surgimento das técnicas de deep learning. No passado, a construção desse tipo de sistema exigia conhecimento técnico especializado nesta área, para que sistemas de aprendizado, em geral classificadores, pudessem identificar padrões a partir de dados puros passados como inputs (LECUN et al., 2015). Com o advento das técnicas de deep learning - que por meio de múltiplas camadas de representação transformam dados puros em representações de níveis maiores e mais abstratos -, a inteligência artificial passou a ser aplicável em diferentes áreas da Ciência, de negócios e de governos. Entretanto, ainda que tenham existidos avanços na aplicação de métodos de inteligência artificial em problemas da sociedade, há uma forte carência de tecnologias voltadas para a gestão de serviços urbanos. Apoiando-se nos avanços obtidos ao longo do PIPE fase 1 e do programa PIPE Empreendedor, este projeto de desenvolvimento de produto tem como objetivo desenvolver a Daoura, uma plataforma de inteligência de dados para a gestão de cidades inteligentes, a partir da transformação de manifestações dos cidadãos na internet em insights urbanos relevantes para entendimento das necessidades nas cidades e otimização na tomada de decisão sobre questões urbanas. O conjunto de todos os avanços e aprendizados obtidos no PIPE fase 1 proporcionou um entendimento sólido de que a inovação tecnológica proposta pelo projeto é viável e necessária. Uma vez transformada em um produto comercializável e escalável, a plataforma Daoura pode trazer importantes impactos positivos na modernização da gestão urbana, na medida em que, ao entender os cidadãos nos meios digitais e permitir a ampla participação cidadã na gestão das cidades a partir de suas próprias experiências urbanas, os tomadores de decisões e criadores de solução, tanto da iniciativa privada quanto do setor público, poderão de fato criar ambientes que promovam maior bem-estar e qualidade de vida no meio urbano, que a cada dia recebe mais e mais pessoas, constituindo-se assim como uma ferramenta imprescindível para o desenvolvimento de cidades inteligentes a nível global. (AU) | |
| News published in Agência FAPESP Newsletter about the scholarship: | |
| More itemsLess items | |
| TITULO | |
| Articles published in other media outlets ( ): | |
| More itemsLess items | |
| VEICULO: TITULO (DATA) | |
| VEICULO: TITULO (DATA) | |