Inteligência computacional e perspectiva City Information Modeling no apoio à urbanização pós-pandemia COVID-19

No mundo rapidamente urbanizado e globalizado, o vírus da COVID-19, espalhou-se por praticamente todos os cantos do planeta alterando a rotina dos cidadãos. Entretanto, a pandemia não significa o fim das cidades. Segundo o Relatório Mundial das Cidades 2020, essas continuam sendo centrais para a trajetória do desenvolvimento sustentável. Isso indica que a urbanização continuará a ser a força motriz do crescimento mundial, porém, este processo requer planejamento, gestão e governança eficazes para que o valor da urbanização seja inclusivo a todos os que vivem nas cidades. Neste sentido, o uso das tecnologias disruptivas como os recursos da Inteligência Artificial (IA) e novas formas de planejar, projetar e gerir o território urbano como o conceito do City Information Modeling (CIM) são fundamentais para a experiência urbana contemporânea. No conceito CIM, modelos de informação utilizados para armazenar dados urbanos capazes de auxiliar os agentes no processo decisório de políticas urbanas. Já a IA envolve um conjunto de técnicas inspiradas na natureza que visam o desenvolvimento de sistemas inteligentes, que imitam características do comportamento humano, como aprendizado, raciocínio, evolução e adaptação. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é elaborar uma ferramenta de avaliação qualitativa da expansão urbana com uso de inteligência computacional aplicada a indicadores tendo como foco, nesta segunda parte da pesquisa, o objetivo específico de desenvolver os algoritmos de processamento de dados inteligente para o modelo computacional. Para atingir este objetivo proposto, utilizou-se o método empírico com abordagem de estudo de caso e revisão bibliográfica o que permitirá maior familiaridade com a solução do problema. Os resultados encontrados direcionam para o uso da técnica de IA chamada redes neurais artificiais (RNA). Na fase atual da pesquisa em andamento, busca-se validar o algoritmo de RNA, pois a propriedade mais importante de uma rede é a sua habilidade de aprender a partir de um conjunto de dados estruturados e de melhorar o seu desempenho através da aprendizagem. Esta validação consiste em conferir o quanto a rede está próxima de uma solução aceitável, adaptando seus parâmetros, como em uma concepção de treinamento, de modo a prover uma menor diferença entre as saídas desejadas e recebidas. Devido a isso, há necessidade de um conjunto de dados confiáveis com os resultados (saídas) já conhecidas, e para isso, serão usados os dados do Instituto de Políticas de Transporte & Desenvolvimento (IPTD) Brasil e seus índices de caminhabilidade. Com a validação deste método, pretende-se ampliar sua aplicação para avaliação de loteamentos urbanos.