Atualmente, as grandes cidades enfrentam grandes problemas como o congestionamento do tráfego, a poluição do ar e o consumo de energia. Estes grandes problemas nas grandes cidades podem ser resolvidos usando grandes dados (o que significa tratamento de grandes volumes de dados).
É exatamente o que é a computação urbana. Ela pode ser definida simplesmente como o uso de grandes dados para lidar com as grandes questões das grandes cidades.
Vamos elaborar mais sobre isso.
A Computação Urbana envolve um processo de aquisição, integração e análise de grandes e heterogêneos dados gerados por diversas fontes em espaços urbanos. Tais fontes de dados incluem sensores, dispositivos móveis, veículos, edifícios e humanos.
O que é Computação Urbana?
No documento intitulado "Computação urbana: conceitos, metodologias e aplicações", os autores introduzem uma estrutura geral para implementar a Computação Urbana.
A Computação Urbana conecta tecnologias de sensoriamento não intrusivas e onipresentes, gerenciamento avançado de dados, modelos analíticos e novos métodos de visualização para criar soluções que melhoram o ambiente urbano, a qualidade de vida humana e os sistemas de operação da cidade.
Devemos destacar também que a Computação Urbana é um campo interdisciplinar. Ela integra a ciência da computação com outros campos como transporte, engenharia civil, economia, ecologia e sociologia, no contexto dos espaços urbanos.
Provavelmente, a grande questão que assombra sua mente corretamente é: como implementar a computação urbana para superar os problemas das grandes cidades?
Bem, boas notícias, há uma estrutura para isso!
Estrutura de Computação Urbana
No documento intitulado "Computação urbana: conceitos, metodologias e aplicações", os autores introduzem uma estrutura geral para implementar a Computação Urbana.
A estrutura é composta de quatro camadas: Sensoriamento Urbano, Gerenciamento de Dados Urbanos, Análise de Dados e Prestação de Serviços. Cada camada tem uma função específica.
O Sensoriamento Urbano é responsável pela coleta de dados dos espaços urbanos. Esta coleta de dados pode ser realizada por diferentes técnicas, tais como sensoriamento participativo, sensoriamento de multidões e sensoriamento móvel.
O Gestão de dados urbanos permite organizar os dados por alguma estrutura de indexação que incorpora tanto informações espacio-temporais quanto textos para apoiar uma análise eficiente dos dados.
No Camada analítica de dadosdiferentes técnicas, tais como Mineração de dados, Aprendizagem da máquinae Visualização de dados são usados para identificar padrões nos dados e obter informações valiosas deles para a tomada de decisões subseqüentes.
O Prestação de serviços A camada compreende várias soluções e serviços destinados a melhorar as experiências de condução das pessoas, reduzindo o congestionamento do tráfego, a poluição do ar e o consumo de energia. Por exemplo, no caso da detecção de qualquer anomalia de tráfego, estas informações serão entregues à autoridade de transporte para dispersar o tráfego e diagnosticar a anomalia.
Então, quais são os desafios que a Computação Urbana enfrenta?
Para uma implementação ideal, a Computação Urbana enfrenta três grandes desafios:
1.Sensoriamento e aquisição de dados.
Este desafio é sobre como coletar dados urbanos de forma não intrusiva e contínua, considerando as limitações no número de sensores distribuídos na cidade.
A construção de novas infra-estruturas de sensoriamento poderia atingir o objetivo, no entanto, aumentaria a carga das cidades.
O ser humano como um sensor é um novo conceito que pode ajudar a enfrentar este desafio, usando seus postos nas mídias sociais ou seus traços de GPS para entender os eventos que acontecem ao seu redor.
O ser humano como um sensor traz novos desafios, tais como:
- Aumento do uso de energia dos dispositivos;
- Privacidade das informações pessoais;
- Dados tendenciosos, pois os usuários não são distribuídos uniformemente e não enviam leituras de sensoriamento com a mesma freqüência;
- Dados não estruturados, implícitos e ruidosos contribuídos pelos usuários. Em contraste, os dados gerados pelos sensores tradicionais são bem estruturados, explícitos, limpos e fáceis de entender.
2. Dados heterogêneos.
As técnicas de Data Mining e Machine Learning geralmente lidam com um tipo de dado. Entretanto, a solução de desafios urbanos envolve uma ampla gama de fatores (por exemplo, a exploração da poluição do ar envolve o estudo simultâneo do fluxo de tráfego, da meteorologia e dos usos do solo).
3. Sistemas híbridos.
Ao contrário de um mecanismo de busca ou um jogo digital onde os dados são gerados e consumidos no mundo digital, a computação urbana geralmente integra os dados de ambos os mundos (combinando o tráfego com as mídias sociais).
O projeto de sistemas híbridos é muito mais desafiador do que para os sistemas convencionais, pois o sistema precisa se comunicar com muitos dispositivos e usuários simultaneamente e enviar e receber dados de diferentes formatos.
Quais são as principais aplicações da Computação Urbana?
As aplicações da computação urbana podem ser incontáveis.
As aplicações podem ser agrupadas em sete categorias: planejamento urbano, transporte, meio ambiente, segurança e proteção pública, energia, economia, ecologia e social.
Aqui uma descrição muito breve de cada um deles:
- Planejamento urbano.
O planejamento é importante para a construção de cidades inteligentes. Esta categoria inclui a detecção de problemas subjacentes em redes de transporte, a descoberta de regiões funcionais em uma cidade (tais como áreas que suportam diferentes necessidades das pessoas e servem como uma técnica organizativa, tais como áreas educacionais ou distritos comerciais), e a detecção dos limites da cidade para entender sua evolução.
- Transporte.
Esta categoria inclui: melhoria da experiência de condução, serviços de táxi e sistemas de transporte público.
- Meio ambiente.
O rápido progresso da urbanização se tornará uma ameaça potencial para o ambiente das cidades. A computação urbana para o meio ambiente inclui: melhorar a qualidade do ar nas cidades e reduzir a poluição sonora.
- Segurança pública e segurança.
Aqui podemos listar as seguintes aplicações: detecção de anomalias de tráfego, detecção de desastres e detecção de acidentes.
- Consumo de energia.
O rápido progresso da urbanização está consumindo mais e mais energia. As aplicações nesta categoria são a redução do consumo de gás e eletricidade.
- Economia.
A dinâmica de uma cidade pode indicar a tendência da economia da cidade. Um exemplo de aplicação nesta categoria é a previsão da tendência de uma bolsa de valores.
- Social.
As aplicações nesta categoria são recomendações de localização, planejamento de itinerários, recomendação de localização-atividade e compreensão da dinâmica da cidade.
Existem algumas tecnologias para viabilizar a Computação Urbana?
Existem várias tecnologias de capacitação para a Computação Urbana que estão agrupadas em categorias. As categorias mais utilizadas são as mais frequentes:
Técnicas de sensoriamento urbano. Sensoriamento e medição tradicional através da instalação de sensores, sensoriamento passivo de multidões que utiliza a infra-estrutura existente para coletar os dados gerados pelas multidões, e sensoriamento participativo onde as pessoas contribuem ativamente com as informações ao seu redor;
Técnicas de Gerenciamento de Dados Urbanos permitem a organização de múltiplas fontes heterogêneas de dados para o seguinte processo de Data Mining;
As técnicas de fusão do conhecimento permitem fundir efetivamente o conhecimento aprendido de múltiplas fontes de dados heterogêneos;
As técnicas de visualização de dados urbanos devem não somente exibir dados brutos e apresentar resultados, mas também, devem permitir detectar e descrever padrões, tendências e relações nos dados.
Como você vê, a Computação Urbana pode ser uma ferramenta muito útil para resolver as principais questões das cidades modernas.
Os desafios que a Computação Urbana enfrenta serão eventualmente superados, permitindo-nos assim ter um futuro melhor para nossas cidades.
Referências
T. Kindberg, M. Chalmers, e E. Paulos. 2007. Introdução dos editores convidados: Computação urbana. Computação Pervasiva 6, 3, 18-20
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