{"id":6410,"date":"2025-11-13T19:09:24","date_gmt":"2025-11-13T19:09:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.tmlmobilidade.pt\/?p=6410"},"modified":"2025-11-13T19:13:52","modified_gmt":"2025-11-13T19:13:52","slug":"bgi-e-tml-premiam-duas-solucoes-inovadoras-no-mobility-data-hackathon-2025","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.tmlmobilidade.pt\/en\/comunicacao\/noticias\/bgi-e-tml-premiam-duas-solucoes-inovadoras-no-mobility-data-hackathon-2025\/","title":{"rendered":"BGI e TML Premeiam Duas Solu\u00e7\u00f5es Inovadoras no Mobility Data Hackathon 2025"},"content":{"rendered":"\n

O Mobility Data Hackathon 2025<\/strong>, promovido pela BGI<\/strong> em parceria com a Transportes Metropolitanos de Lisboa (TML)<\/strong> e cofinanciado pela EIT Urban Mobility<\/strong>, desafiou empreendedores a transformar dados em solu\u00e7\u00f5es inovadoras para uma mobilidade mais inteligente e sustent\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n

O evento \u2014 realizado a 7 de novembro de 2025<\/strong> \u2014 contou com a participa\u00e7\u00e3o de quatro equipas finalistas que apresentaram propostas baseadas em dados reais da TML. No final, dois projetos foram distinguidos como vencedores ex aequo<\/strong>, partilhando o pr\u00e9mio principal.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Grupo 3: transformar quil\u00f3metros em recompensas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O Grupo 3,<\/strong> apresentou uma proposta centrada na gamifica\u00e7\u00e3o da mobilidade sustent\u00e1vel.
O projeto prop\u00f5e um sistema de recompensas que converte quil\u00f3metros percorridos em modos sustent\u00e1veis (a p\u00e9, de bicicleta ou transporte p\u00fablico) em pontos troc\u00e1veis por descontos, cr\u00e9ditos ou vouchers<\/strong>.
A solu\u00e7\u00e3o inclui ainda um modelo de machine learning<\/strong> capaz de identificar automaticamente o modo de transporte, recorrendo a dados GPS e de valida\u00e7\u00e3o da TML, e um dashboard interativo<\/strong> que demonstra o impacto ambiental e social das escolhas de mobilidade.<\/p>\n\n\n\n

Grupo 2: planeamento inteligente e acessibilidade<\/strong><\/p>\n\n\n\n

O Grupo 2<\/strong>, destacou-se com um modelo de \u00edndice de acessibilidade<\/strong> que analisa a procura e frequ\u00eancia dos transportes p\u00fablicos em Lisboa, com especial foco nas zonas mais vulner\u00e1veis<\/strong>.
Usando dados do INE, DGRI, ArcGIS e redes de metro e comboio, a equipa conseguiu mapear as \u00e1reas cr\u00edticas de interven\u00e7\u00e3o<\/strong>, oferecendo uma ferramenta escal\u00e1vel para melhorar o planeamento da Carris Metropolitana<\/strong> e promover a equidade no acesso ao transporte p\u00fablico<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Inova\u00e7\u00e3o e impacto social<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ambos os projetos demonstraram o poder da inova\u00e7\u00e3o colaborativa e da an\u00e1lise de dados aplicados \u00e0 mobilidade urbana.
Al\u00e9m dos pr\u00e9mios monet\u00e1rios, os vencedores receberam mentoria especializada<\/strong> e apoio para candidatura ao programa europeu EIT Jumpstarter<\/strong>, que apoia startups e projetos de impacto social na \u00e1rea da mobilidade.<\/p>\n\n\n\n

O Mobility Data Hackathon<\/strong> \u00e9 parte do compromisso da EIT Urban Mobility<\/strong>, da TML <\/strong>e da BGI<\/strong> em acelerar a transi\u00e7\u00e3o para uma mobilidade urbana mais sustent\u00e1vel, inteligente e centrada nas pessoas.<\/p>\n\n\n\n

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