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Uma abordagem baseada em dados para otimizar as localizações dos cacifos de encomendas em Saragoça. O mapeamento com base em IA identifica os melhores locais de microcentros para aliviar o congestionamento, reduzir as emissões e impulsionar o comércio local.
O crescente congestionamento de tráfego de Saragoça, o aumento das emissões de CO₂ e as entregas ineficientes de última milha sublinharam a necessidade urgente de uma solução logística urbana transformadora. O projeto foi iniciado para enfrentar esses desafios, aproveitando a IA e o aprendizado de máquina para desenvolver uma ferramenta adaptável e centrada no cidadão para melhorar o acesso a micro-hubs e armários de encomendas.
O objetivo do projeto era determinar as localizações ideais dos micro-hubs e dos cacifos de encomendas, aperfeiçoando a rede logística para diminuir as emissões, reduzir o congestionamento, revitalizar as empresas locais e melhorar a eficiência dos serviços para os cidadãos. Ao integrar diversos dados urbanos e ao aplicar modelos de Ciências Sociais e Humanas (CSH) ao planeamento urbano e à análise espacial, o projeto visava não só simplificar a logística, mas também melhorar a experiência urbana global.
Esta abordagem prepara o terreno para um sistema de logística urbana replicável, acessível, inclusivo e centrado no ser humano que outras cidades podem adotar na sua busca de sustentabilidade, em conformidade com os princípios progressivos do projeto NEB.
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Para enfrentar o desafio de determinar a localização ideal do micro-hub, criámos uma abordagem estruturada que combinava inteligentemente a análise de dados com soluções inovadoras de IA:
