A iniciativa surgiu em 2022, com o objetivo de aplicar análise de dados à busca por vagas em estacionamento. Em 2023, um novo grupo de alunos trabalhou para reforçar o modelo

 

Tiago Cordeiro

 

O primeiro estudo no mundo dedicado a analisar as principais causas do congestionamento de veículos nas cidades foi realizado em 1927. Já apontava, na época, que a busca por vagas de estacionamento era um dos motivos mais importantes. Afinal, esse processo obriga os motoristas a rodarem em círculos e devagar. Mais recentemente, o engenheiro americano Donald Shoup, professor de planejamento urbano da Universidade da Califórnia em Los Angeles, reuniu 16 estudos sobre o tema, incluindo o mais antigo, para chegar a um percentual: 34% do congestionamento é resultado da procura por um local onde parar.

Trata-se, portanto, de um processo contraproducente, com impacto sobre os demais automóveis — e que gera emissões desnecessárias de gases poluentes. Em 2022, quatro alunos do Insper se dedicaram a encontrar uma forma de minimizar esse problema, com base em dados. Bruno Vieira Sanches, Davi Dom Bosco Silva e Lucas Nicascio dos Santos, de Engenharia Mecatrônica, e Marcelo Lisboa de Castro Reis, de Engenharia Mecânica, desenharam um modelo preditivo para o Projeto Final de Engenharia (PFE) do grupo.

O projeto foi desenvolvido em parceria com o Imredd (sigla em francês para Instituto Mediterrâneo do Risco Ambiental e do Desenvolvimento Sustentável), da Universidade de Côte d’Azur, na França, com o Laboratório Arq.Futuro de Cidades do Insper. A prefeitura de Mandelieu-la-Napoule, uma cidade do sul da França, forneceu dados para auxiliar o desenho do modelo preditivo. A solução inicial está em fase de testes e validação.

O projeto foi tão bem-sucedido que a iniciativa será levada adiante por uma startup em fase de desenvolvimento. E o PFE de 2023 incluiu o trabalho de um outro grupo de alunos, que se dispôs a oferecer contribuições para o modelo, visando, em especial, trazê-lo para o Brasil, onde o acesso a dados precisos a respeito do tráfego das cidades é mais difícil. Foi assim que Marcelo Lisboa de Castro Reis, agora um ex-aluno do Insper e fundador da startup PrediPark, se tornou parceiro da escola onde estudou.

 

Projeto atípico

O objetivo do projeto de 2023 era apoiar a PrediPark na construção de uma infraestrutura tecnológica capaz de aplicar em solo brasileiro o modelo preditivo delineado com base em dados franceses. Para isso, seria preciso projetar um protótipo que pudesse contribuir para que a startup finalize um produto que possa ser aplicável aos municípios.

“Partimos de um dilema do ovo e da galinha: por onde começar no Brasil? Como criar um modelo confiável sem dados confiáveis?”, relata Fábio Ayres, professor-adjunto do Insper envolvido no desenvolvimento dos cursos de Engenharia e orientador de três alunos do oitavo semestre de Engenharia de Computação, Caio Emmanuel Soares Rocha, Cicero Tiago Carneiro Valentim e Thalia Loiola Silva.

“Solucionamos o dilema simulando um sistema de utilização de estacionamento, com dados falsos, porém realistas, com o objetivo de demonstrar o funcionamento do produto. Assim, com base em dados simulados, confirmamos a viabilidade do modelo preditivo construído em 2022 e geramos valor para a PrediPark”, explica o professor. Nesse sentido, os alunos foram desafiados a desenvolver um PFE um tanto diferente dos tradicionais, diz Ayres.

“Em geral, os clientes são empresas e organizações com mais tempo de atuação no mercado. A PrediPark está começando, o que colocou os estudantes a pensar com cabeça de startup. É um aprendizado importante, já que, muitas vezes, os times de desenvolvedores das empresas atuam desenhando soluções do zero, até mesmo concorrendo com outras equipes da própria companhia, como eu já presenciei, ao longo da minha carreira, acontecer no Google.”

E foi assim que o grupo atuou: inventando caminhos, buscando soluções flexíveis de acordo com as condições de trabalho disponíveis, mudando o rumo sempre que necessário. “Os resultados foram bastante satisfatórios”, conclui o professor.