O consórcio City Analyser, liderado pela NOS em parceria com INESC TEC, TUB, DEVOTEAM e SONAE MC, desenvolveu uma plataforma que permite usar a informação extraída dos dados de geolocalização da rede móvel para perceber melhor os comportamentos reais das pessoas, de forma a otimizar serviços com benefício para a população.
Durante a pandemia, por exemplo, foi criado um relatório sobre a evolução da mobilidade durante esse período e a reação às restrições públicas adotadas, tendo este sido útil às autoridades competentes para a definição de políticas de saúde pública.
No caso deste projeto específico, foram endereçadas quatro áreas chave: mobilidade urbana, turismo, retalho e telecomunicações.
Jorge Graça, administrador da NOS, diz que “esta plataforma pode ser utilizada em praticamente qualquer área, para uma tomada de decisões muito melhor informada e baseada nos comportamentos reais das pessoas. Este projeto está, também, alinhado com a nossa estratégia de incorporar algoritmos avançados de Inteligência Artificial e Machine Learning na gestão da nossa rede 5G, com o objetivo de reduzir a pegada de carbono, assegurando a melhor experiência aos nossos clientes”.
No caso dos transportes, a plataforma analisou os padrões de mobilidade na cidade de Braga, tendo em conta indicadores como destino e origem dos visitantes, tempo médio de deslocação, meio de transporte escolhido ou percursos preferidos. Estas informações poderão agora ser usadas pela Transportes Urbanos de Braga para gerir a oferta dos seus serviços, rotas, e horários de forma a servir melhor a população da região.
Para o turismo, estes indicadores podem ser usados pelo município para a gestão da sua oferta turística de acordo com os comportamentos reais dos visitantes. Já no retalho, a informação será usada pela Sonae MC para adaptar a sua oferta nas lojas, tanto em questões como o ajuste de gamas e planeamento de stocks em loja, mas também, por exemplo, para adequar o leque de idiomas na comunicação em loja.
Nas telecomunicações, através da informação sobre número de utilizadores e o seu comportamento de consumo, foi possível estabelecer um modelo preditivo de otimização para maximizar a poupança de energia, mantendo sempre a qualidade da rede móvel, que permite evitar a emissão de mil toneladas de CO2, num ano.
O projeto contou com o apoio do COMPETE 2020 no âmbito do Sistemas de Incentivos à Investigação e Desenvolvimento Tecnológico, inserido no Portugal 2020, e envolveu um investimento elegível de 1,45 milhões de euros.
