IA e Mobilidade: Otimização do tráfego e dos serviços urbanos
Torne a cidade mais fluida com a IA e os dados de mobilidade.
Apresentação do curso
Na intersecção entre a engenharia urbana e a ciência de dados, este curso oferece uma imersão no ecossistema do nosso laboratório para repensar os fluxos do futuro. Ao combinar o poder do Deep Learning com a agilidade do Design Thinking, transformamos a infraestrutura urbana em um campo de inovação onde os dados brutos se tornam uma ferramenta de gestão preditiva. Mais do que um curso, é uma imersão no laboratório para prototipar a fluidez da “Smart City” e orquestrar uma mobilidade sustentável, centrada no ser humano e otimizada pela IA.
Duração: 5 dias (35 horas) ou Curso Modular (In-Company)
Público-alvo: Conhecimentos básicos em Sistemas de Informação Geográfica (SIG) ou transporte.
(Urbanistas, engenheiros de tráfego, operadores de transporte público, responsáveis por projetos de Smart City.)
Requisitos: Experiência em gestão de projetos de construção ou industriais (3 anos ou mais).
Destaques do curso
- Engenharia de Campo e IA: Um programa desenvolvido por engenheiros para engenheiros. Não se aprende apenas a programar, mas também sua aplicação direta nas patologias do concreto e do aço.
- Imersão «Action Lab»: Acesso exclusivo às bancadas de testes e aos equipamentos de IoT do MEscla. Você terá a oportunidade de trabalhar com sensores reais, drones de inspeção e servidores de computação de alto desempenho.
- Da imagem ao diagnóstico: domínio da visão computacional para automatizar a detecção de rachaduras e corrosão, reduzindo o tempo de análise humana em mais de 50%.
- Gêmeo Digital Dinâmico: Aprenda a conectar os dados dos seus sensores (IoT) aos seus modelos BIM para visualizar o estado das suas obras em tempo real.
- Gestão orientada pelo ROI: Metodologia para transformar alertas de IA em decisões orçamentárias, passando de uma manutenção reativa para uma estratégia preditiva rentável.
- Certificação Celescia: Um selo de excelência franco-brasileiro que garante dupla especialização em engenharia civil avançada e inteligência artificial.
Objetivos do treinamento
- Otimizar os ciclos dos semáforos em tempo real.
- Prever a demanda por transporte multimodal (ônibus, trem, bicicletas).
- Reduzir a pegada de carbono urbana por meio da gestão dinâmica dos fluxos.
Programa
Dia 1: Design Thinking e Diagnóstico de Mobilidade
O objetivo: Compreender os fluxos humanos antes de programar os fluxos digitais.
- Manhã: Análise da situação atual e «Pontos críticos»
o Análise do congestionamento urbano: causas estruturais versus causas conjunturais.
o Metodologia Design Thinking: Mapeamento da jornada do usuário (multimodalidade, transferências).
- Tarde: Ideação e Estratégia 2026
o Definição dos objetivos: fluidez do tráfego, redução da pegada de carbono ou segurança no trânsito?
o Identificação das fontes de dados: GPS, leitores eletromagnéticos, sistemas de bilhetagem, dados móveis.
o Entrega: Nota de orientação do projeto de mobilidade inteligente.
Dia 3: IA e Modelagem Preditiva do Tráfego
O objetivo: antecipar o congestionamento antes que ele ocorra.
- Manhã: Algoritmos de previsão
o Séries temporais e redes neurais (LSTM) para a previsão de tráfego a curto prazo (H+1).
o Modelos de previsão da demanda para o transporte público.
- Tarde: Inteligência Artificial e Sinalização
o Aprendizado por reforço (Reinforcement Learning) para a otimização dos ciclos dos semáforos.
o Gerenciamento dinâmico de faixas e controle adaptativo de velocidade.
o Resultado esperado: Simulação de um algoritmo de regulação em um cruzamento congestionado.
Dia 2: Big Data e fontes de dados móveis
O objetivo: controlar o conjunto de dados para alimentar a IA.
- Manhã: Coleta e Interoperabilidade
o Fusão de dados de múltiplas fontes (Open Data, dados privados, sensores urbanos).
o Protocolos de comunicação (V2X – Vehicle to Everything) e padronização (GTFS, NeTEx).
- Tarde: Oficina de Dados no Lab (MEscla)
o Limpeza de dados em grande volume (Big Data) e visualização de “mapas de calor” de tráfego.
o Análise dos fluxos de origem-destino por meio de dados de telefonia celular.
o Resultado esperado: Painel de diagnóstico dinâmico de um bairro de São Paulo ou Campinas.
Dia 4: Serviços urbanos e micromobilidade
O objetivo: Integrar as novas formas de mobilidade no ecossistema global.
- Manhã: Otimização do MaaS (Mobilidade como Serviço)
o IA para a otimização de frotas de veículos de uso livre (bicicletas, patinetes).
o Reequilíbrio preditivo das estações e gestão do “último quilômetro”.
- Tarde: Logística Urbana e Estacionamento Inteligente
o Otimização da logística do último quilômetro (redução das paradas não programadas).
o Sistemas de estacionamento inteligente: previsão da disponibilidade de vagas.
o Resultado esperado: Diagrama de integração de um serviço MaaS otimizado por IA.
Dia 5: Governança, Ética e Apresentação Final
O objetivo: Implementar soluções viáveis e sustentáveis.
- Manhã: Ética, RGPD/LGPD e soberania
o Anonimização dos dados de deslocamento e proteção da privacidade.
o Equidade dos algoritmos: evitar preconceitos que favoreçam determinados bairros.
- Tarde: Apresentação dos Projetos-Piloto
o Apresentação dos projetos de otimização perante um painel de especialistas (sua empresa/PUC Campinas).
o Cálculo do benefício ambiental (redução de CO₂) e econômico.
o Resultado: «Roteiro de Mobilidade 2026» pronto para uma licitação ou para um município.
MODALIDADES PEDAGÓGICAS
- Curso à distância
- Brainstorming e troca de experiências em oficinas
- Fabricação de ferramentas sob medida
- Simulações, análises pós-atividade e orientações personalizadas
- Plano de Desenvolvimento Individual ao final do treinamento.
- 70% de prática, com exercícios baseados em casos reais de empresas.
MODALIDADES DE AVALIAÇÃO
- Projeto de reorganização de um cruzamento ou de uma linha de transporte.
- Estudos de caso em oficinas e simulações
PREÇOS
- 2.900 € / 17.400 R$ (Individual)
- 3.500 € / 21.000 R$ (Empresa)
Conheça as diferentes opções de financiamento disponíveis.
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