A câmara municipal de Lisboa apresentou, na passada sexta-feira, o Lx Analytics Hub. O projecto, que surge a partir das necessidades do Regimento de Sapadores Bombeiros (RSB), assenta na utilização de um modelo analítico preditivo para adequar o posicionamento dos meios de resposta às emergências urbanas e promete “70% de exactidão”. O modelo ainda está a dar os primeiros passos, mas o seu futuro deverá passar pela integração na Plataforma de Gestão Inteligente de Lisboa (PGIL).

Através do cruzamento de dados em tempo real e registos históricos recolhidos entre 2013 e 2018, relativos a condições atmosféricas, dados socioeconómicos, ocorrências registadas na cidade e movimentação de pessoas, o modelo analítico preditivo do Lx Analytics Hub traça correlações entre dados e permite prever, com “70% de exactidão”, o registo de emergências urbanas. Quem o diz é Leonor Braz Teixeira, bombeira voluntária, analista de dados e mestre em gestão de informação e inteligência empresarial, pela NOVA IMS, da Universidade Nova de Lisboa. Foi a partir da sua tese de mestrado que nasceu o modelo de análise e previsão que pretende optimizar a resposta do corpo de bombeiros profissionais de Lisboa às ocorrências na cidade, auxiliando no posicionamento dos meios de resposta. O objectivo é garantir a chegada de meios de resposta às emergências urbanas em menos de cinco minutos e entre cinco e dez minutos, consoante a probabilidade de ocorrências determinada pelo modelo em determinado lugar do município.

Para a criação do modelo preditivo, que coloca “a inteligência artificial ao serviço da cidade” e que começou a ser desenvolvido em meados do ano passado, a autarquia lisboeta promoveu uma parceria entre NOVA IMS, a empresa de software de gestão de empresas SAP, a Microsoft, o Instituto Superior de Engenharia de Lisboa (ISEL) e a Altice.

O modelo preditivo funciona a partir da análise de dados em tempo real e de dados históricos recolhidos ao longo de um período de cinco anos (2013-2018). Para o cálculo das zonas em que a probabilidade de ocorrências é maior, em determinada hora, dia, semana ou mês, são considerados mais de 52 mil registos meteorológicos disponibilizados pelo Instituto Português do Mar e da Atmosfera (IPMA), provenientes de três estações localizadas na cidade. Estes dados são, posteriormente, cruzados com o histórico de localizações de mais de 22 mil emergências registadas pelo Regimento de Sapadores Bombeiros em Lisboa ao longo destes cinco anos. Estas ocorrências na cidade dividem-se por vários tipos, tais como atropelamentos, incêndios, serviços e infra-estruturas. Para aferir a probabilidade de ocorrência de emergências e auxiliar no posicionamento dos meios de resposta, consideram-se situações como o condicionamento de vias ou outras perturbações temporárias. Os dados considerados são ainda cruzados com a distribuição geográfica das pessoas na cidade de Lisboa em dado momento. A consulta destes dados resulta da disponibilização, por parte da Altice, dos registos da rede móvel da empresa de comunicações, captados por cerca de 2700 antenas.

Os resultados com origem no modelo preditivo permitirão, no futuro, auxiliar o Regimento de Sapadores Bombeiros na melhoria dos seus tempos de resposta dentro da cidade. Durante a apresentação do modelo de análise, o comandante do RSB de Lisboa, Tiago Lopes, afirmou que estes dados dão “legitimidade” à tomada de decisão relativamente a acções de reposicionamento de meios pela cidade, destacando as vantagens que podem advir da proactividade, possibilitando proceder ao “socorro de uma forma não reactiva”. Para o futuro, é esperada a integração do modelo preditivo na PGIL.

No evento de apresentação, que decorreu no Centro de Informação Urbana de Lisboa (CIUL), participaram João Tremoceiro, da câmara municipal de Lisboa, Miguel Castro Neto e Pedro Sarmento, ambos da Nova IMS, Manuel Dias, da Microsoft, Leonor Braz Pimentel, Tiago Lopes e Miguel Gaspar, vereador do município.