Mobilidade Inteligente: Proposição de Melhorias em Paradas e Rotas do Transporte Público de Maceió

Descrição

A mobilidade urbana constitui um dos principais desafios enfrentados pelas cidades contemporâneas, influenciando diretamente a qualidade de vida da população, a inclusão social e o desenvolvimento econômico. Nesse contexto, a acessibilidade ao transporte público coletivo desempenha papel fundamental ao permitir o deslocamento da população para atividades relacionadas ao trabalho, educação, saúde e lazer. Entretanto, o crescimento urbano desordenado e as mudanças nos padrões de deslocamento frequentemente resultam em regiões com baixa cobertura do transporte público, longas distâncias de caminhada até as paradas e dificuldades de acesso a serviços essenciais. Este projeto propõe o desenvolvimento de uma metodologia computacional baseada em dados urbanos abertos, análise espacial e Inteligência Artificial para identificar regiões potencialmente subatendidas pelo transporte público da cidade de Maceió e sugerir melhorias por meio da implantação de novas paradas, realocação de pontos existentes e ajustes pontuais em rotas de ônibus. A proposta integra conceitos de Ciência de Dados, Sistemas Inteligentes e Mobilidade Urbana, utilizando informações geográficas provenientes de bases públicas para construção de modelos de análise da rede de transporte. Como contribuição científica, será desenvolvido um Índice de Acessibilidade ao Transporte Público (IATP), capaz de avaliar quantitativamente o nível de cobertura e acessibilidade da rede de transporte coletivo. Além disso, diferentes técnicas de aprendizado de máquina serão investigadas para identificar regiões prioritárias para intervenção e apoiar a proposição de cenários alternativos de mobilidade. Ao final do projeto, espera-se produzir uma metodologia replicável para apoio ao planejamento da mobilidade urbana, além de indicadores e recomendações técnicas capazes de subsidiar futuras discussões sobre o transporte público em Maceió. Espera-se ainda contribuir para a formação dos estudantes envolvidos em áreas como Ciência de Dados, Inteligência Artificial, análise espacial e desenvolvimento de soluções computacionais aplicadas a problemas reais.