Goal Systems, na qualidade de coordenador, e o Grupo de Planeamento e Aprendizagem, PLG, da Universidade Carlos III de Madrid, na qualidade de parceiro, receberam uma subvenção para financiar a implementação do projecto “GoalPLAN”. Planeamento estratégico intermodal abordado com técnicas de inteligência artificial”.
Este auxílio foi concedido pelo Ministério da Ciência e Inovação, correspondendo ao convite à apresentação de projectos de I&D&I “Desafios Colaboração” do Programa Estatal de Investigação, Desenvolvimento e Inovação orientado para os Desafios da Sociedade, no âmbito do Plano Estatal de Investigação Científica e Técnica e Inovação 2017-2020.
O crescimento das cidades em termos de superfície e população é uma das tendências globais mais importantes do século passado, chegando mesmo a falar de megacidades. Demasiadas vezes, a velocidade deste fenómeno tem impedido o desenvolvimento urbano orgânico ou bem planeado, e como resultado, longos tempos de viagem, congestionamento rodoviário severo, capacidade limitada dos veículos, poluição, acidentes rodoviários, etc.
Contudo, a incorporação de tecnologia nos smartphones de passageiros através de aplicações que facilitam a sua relação com diferentes meios de transporte, a introdução de sensores, tanto nos veículos que nos transportam como nas infra-estruturas que utilizam, e a sua interligação através da Internet das Coisas (IoT), facilitaram a existência da Mobilidade Inteligente dentro de um quadro mais geral conhecido como Cidade Inteligente.
Desta forma, os dados de mobilidade dos operadores telefónicos podem ser utilizados para mapear as viagens efectuadas pela população, determinar padrões de comportamento e construir matrizes Origem-Destino que modelem de forma fiável a procura de mobilidade urbana.
O GoalPLAN visa desenvolver um software que garanta um planeamento estratégico do transporte público multimodal e urbano totalmente adaptado às necessidades de mobilidade das Cidades Inteligentes, capaz de competir com a utilização do transporte privado. Para este fim, serão geradas matrizes origem-destino a partir de dados de mobilidade de operadores telefónicos utilizando técnicas de IA (Inteligência Artificial). Será também desenvolvido um novo motor de optimização multimodal, capaz de sincronizar as frequências dos diferentes meios de transporte, a fim de minimizar as transferências e os tempos de espera nos pontos críticos da rede.
