X-ST-SVDD: Arquitetura Explicável para Detecção de Anomalias Espaço-Temporais em Redes de Micromobilidade Urbana - Cardoso, Diego Dias; Zago, Cassiano Darif; Immich, Roger; Rocha Filho, Geraldo Pereira (Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb); 2026: Anais do X Workshop de Computação Urbana, 2026)
Infraestruturas de mobilidade urbana, como compartilhamento de bicicletas, exigem monitoramento em tempo real para disrupções ambientais. Esta modelagem é dificultada pela topologia não-euclidiana das redes de transporte e escassez de anomalias rotuladas. Este trabalho apresenta a X-ST-SVDD, uma arquitetura explicável de detecção de anomalias espaço-temporais para micromobilidade. A solução combina Redes Neurais em Grafos Espaço-Temporais (ST-GNN) e o algoritmo Deep SVDD para aprender padrões normais de operação e detectar desvios de forma não supervisionada. Mecanismos de explicabilidade baseados em gradientes são integrados para quantificar a contribuição causal de cada variável. A avaliação utilizou uma rede simulada de 120 estações durante 100 dias, combinando variáveis meteorológicas e de demanda. Sob um cenário de disrupção climática severa, os resultados demonstram que a arquitetura distingue com precisão estados normais de anômalos, amplificando o escore de anomalia em mais de 740 vezes e fornecendo diagnósticos causais interpretáveis.