Geração de Recomendações Contrafactuais com Validação de Consistência para Melhoria da Eficiência de Condução em Frotas - Francisco, Miguel; Braun, Carnot; Bigatto, Bruno; Martinho, Eduardo; Villas, Leandro; Souza, Allan M. de (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2026: Anais do X Workshop de Computação Urbana, 2026)
O comportamento de condução impacta diretamente o consumo de combustível e as emissões em operações de frotas. Embora modelos de aprendizado de máquina sejam eficazes na classificação da eficiência a partir de dados de telemetria, eles não fornecem orientações práticas para melhoria. Este trabalho propõe um framework que combina aprendizado supervisionado, contrafactuais e filtragem por semelhança topográfica para gerar recomendações acionáveis. Os contrafactuais são gerados com DiCE, restritos a variáveis comportamentais, e filtrados para manter apenas recomendações cuja rota seja topograficamente comparável à viagem original. Dos 395 contrafactuais candidatos produzidos nas oito transições de eficiência intra-porte, 165 foram retidos após a filtragem topográfica, correspondendo a uma taxa de retenção global de 41,77%, com taxas por transição entre 26,67% e 56,00%. O método proposto permite não apenas identificar padrões ineficientes, mas também sugerir melhorias práticas e coerentes com o domínio do problema.