17 de set de 2018

Estes pesquisadores usam big data e data science para combater as mudanças climáticas

Udacity Brasil

Um problema de trânsito rotineiro da Cidade do México levou um grupo de cientistas a um projeto que, em novembro de 2017, ganhou o desafio Data for Climate Action (D4CA), organizado pela Global Pulse, iniciativa de inovação da Organização das Nações Unidas (ONU).

O nome do estudo é grande – “Eletro-mobilidade: limpando o ar da Cidade do México com políticas climáticas transformacionais por meio da análise de padrões de grande volume de dados em tráfego e mobilidade social” –, mas o objetivo é simples: quantificar os impactos benéficos da eletrificação do setor de transportes e, assim, contribuir com as discussões de políticas nacionais.

Não é pouco coisa. A capital mexicana, onde moram 8,8 milhões de pessoas, é considerada a cidade mais congestionada do mundo e usa mais de 20 milhões de litros de combustível diariamente para o transporte.

Correspondente do jornal The New York Times mostra como é o trânsito na Cidade do México

Em 2016, a população foi exposta a mais de duas vezes os níveis de ozônio e partículas finas (PM2.5) recomendados pelos padrões nacionais de qualidade do ar. É assunto sério em termos de saúde pública: estima-se que o cumprimento dos padrões de PM2.5 e ozônio na Cidade do México poderiam evitar até 10.856 mortes por ano.

“Nossa equipe era formada por estudantes e pesquisadores da Universidade da Califórnia e do Instituto Nacional de Ecologia e Mudança Climática do México (INECC). Nosso projeto visava fornecer soluções para a ação climática, que poderia ser acionável e baseada no poder do big data”, conta Sergio Castellanos, diretor da Berkeley-Mexico Energy & Climate Change Initiative, ligado ao California Institute for Energy and Environment (CIEE), da Universidade da Califórnia, em Berkeley.

Empresas reais, desafios reais: Conheça o Udacity Data Challenge

De onde vieram os dados

Diante deste cenário, o grupo de 13 pesquisadores foi atrás de dados de tráfego do Waze, de informações do Simulador de Emissão de Veículos Motor (MOves, na sigla em inglês), da Agência de Proteção Ambiental dos EUA e também de números do Popular Times, do Google.

Em tempo: o MOves é um simulador de última geração que estima as emissões de fontes móveis nos níveis nacional, municipal e de projeto para os critérios poluentes do ar, gases do efeito estufa e tóxicos do ar.

Por meio de big data, os pesquisadores identificaram potenciais locais na cidade para estações de carregamento de veículos elétricos. A partir disso, eles chegaram a três políticas diferentes (e ao impacto de cada uma) para diminuir a emissão de gases poluentes:

  • Eletrificação de toda a frota de táxis na capital mexicana
  • Eletrificação dos ônibus urbanos da cidade
  • Eletrificação de todos os veículos leves na Cidade do México

Castellanos relata que o grupo selecionou o tema da mobilidade urbana por causa da situação crítica do trânsito no México e da degradação da qualidade do ar.

Leia também: Por que (e como) a China quer dominar o mercado de carros elétricos

Durante o projeto, os pesquisadores identificaram o número de engarrafamentos em diferentes horários e locais em toda a Cidade do México e depois usaram o modelo MOves-México para estimar as emissões do setor de transporte. Os dados do Popular Times, do Google, foram usados para entender os padrões de movimento populacional na capital mexicana.

“Gastamos uma quantidade considerável de tempo pensando em como os dados poderiam ser usados ​​para tratar de questões políticas significativas. Estudamos diferentes maneiras e fizemos brainstorms tanto internamente quanto com colegas de fora nos setores público e privado”, explica Castellanos.

“No final, todos esses tipos de comunicação nos permitiram conectar os pontos e propor uma narrativa coerente para responder à nossa pergunta de pesquisa”, fala.

Vídeo da ONU incentiva soluções data-driven para enfrentar as mudanças climáticas

O que os dados encontraram?

De acordo com o pesquisador, o grupo colocou o projeto em diferentes segmentos para tornar mais fácil a participação de stakeholders, para que eles estabeleçam medidas em relação às políticas de diminuição das mudanças climáticas.

Castellanos conta que ele e seus colegas desenvolveram estatísticas descritivas para ajudar a criar novos caminhos para essas futuras medidas.

“Usamos modelos que poderiam destacar os potenciais benefícios resolvidos espacialmente da implementação de políticas e seu impacto na melhoria da qualidade do ar e na redução de CO2. Por fim, fornecemos ferramentas para o desenvolvimento de infraestrutura orientada a dados”, descreve.

O grupo, então, descobriu o (grande!) impacto potencial de uma frota elétrica pelas ruas:

  • A eletrificação dos táxis da capital mexicana reduziria as emissões de CO2 do transporte em 3,4% e as emissões de PM2.5 em 3,1%
  • O uso de ônibus elétricos diminuiria as emissões de CO2 do transporte em 22% e PM2.5 em 24%
  • A eletrificação de todos os veículos leves da Cidade do México traria uma queda de 49% nas emissões de CO2 e de 44% de PM2.5

Utilizar os dados também permitiu identificar localizações estratégicas para as estações de carregamento de veículos elétricos na Cidade do México, bem como áreas onde a eletrificação seria altamente impactante para servir regiões altamente povoadas e integrar comunidades marginalizadas.

Leia também: Tutorial de Python: Desenvolva seu primeiro aplicativo na linguagem

Uma perspectiva data-driven para enfrentar os perigos

Sergio Castellanos afirma que o grupo analisou os cálculos várias vezes para se certificar de que eles eram consistentes com a abordagem, garantindo a conexão adequada entre diferentes conjuntos de dados.

O pesquisador relata que a maior parte do trabalho foi realizada em Python. “E usamos Azure e AWS para serviços de computação em nuvem.”

Ele destaca ainda a solidez que a ciência de dados fornece para a formulação de políticas: “Quando se trata de ação climática – que requer atenção urgente –, é de fundamental importância contar com tantas fontes para realizar as ações certas o mais rapidamente possível."

Uma perspectiva data driven pode ajudar a humanidade a enfrentar as mudanças cada vez mais urgentes pelo mundo, e inspirar outros grupos em diversas outras cidades.

Não é difícil ver que pesquisadores de São Paulo, por exemplo – com seus 12 milhões de habitantes e infames quilômetros de trânsito – poderiam encontrar dados igualmente relevantes para o futuro.

“O uso adequado de dados pode ajudar na priorização de diferentes políticas", afirma Castellanos. "Isso ajudaria tomadores de decisão a criarem políticas públicas informadas e eficientes apoiando suas abordagens com evidências sólidas.”

Embora iniciativas como fake news tentem tornar o mundo mais turvo, dados, fatos e informações verídicas nunca estiveram tão facilmente disponíveis – e profissionais preparados para utilizá-los são peça-chave para que a tecnologia ajude o mundo a melhorar.

Vá além:

Sobre o autor
Udacity Brasil

A Udacity, conhecida como a "Universidade do Vale do Silício", é uma plataforma online e global que conecta educação e mercado para ensinar as habilidades do futuro – de data science e marketing digital à inteligência artificial e desenvolvimento. Hoje, há mais de 7 mil alunos ativos no país e 50 mil pelo mundo.