Geração de Recomendações Contrafactuais com Validação de Consistência para Melhoria da Eficiência de Condução em Frotas
Resumo
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.Referências
Alam, G. M. I., Arfin Tanim, S., Sarker, S. K., Watanobe, Y., Islam, R., Mridha, M., and Nur, K. (2025). Deep learning model based prediction of vehicle co2 emissions with explainable ai integration for sustainable environment. Scientific Reports, 15(1):3655.
Ashqar, H. I., Obaid, M., Jaber, A., Ashqar, R., Khanfar, N. O., and Elhenawy, M. (2024). Incorporating driving behavior into vehicle fuel consumption prediction: Methodology development and testing. Discover Sustainability, 5(1):344.
Bouhsissin, S., Sael, N., and Benabbou, F. (2023). Driver behavior classification: A systematic literature review. IEEE Access, 11:14128–14153.
Braun, C., Jarczewski, R. O., Villas, L., Moura, P., and de Souza, A. M. (2025). Modelagem preditiva e interpretação de emissões de dióxido de carbono em máquinas agrícolas com técnicas de ia. In Workshop de Computação Urbana (CoUrb), pages 279–292. SBC.
de Souza, A. M., Brennand, C. A. R. L., Yokoyama, R. S., Donato, E. A., Madeira, E. R. M., and Villas, L. A. (2017). Traffic management systems: A classification, review, challenges, and future perspectives. International Journal of Distributed Sensor Networks, 13(4).
de Souza, A. M. et al. (2020). Safe and sound: Driver safety-aware vehicle re-routing based on spatiotemporal information. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
McInnes, L., Healy, J., and Melville, J. (2018). Umap: Uniform manifold approximation and projection. arXiv preprint arXiv:1802.03426.
Mohammadnazar, A., Khattak, Z. H., and Khattak, A. J. (2024). Assessing driving behavior influence on fuel efficiency using machine-learning and drive-cycle simulations. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 126:104025.
Mothilal, R. K., Sharma, A., and Tan, C. (2020). Explaining machine learning classifiers through diverse counterfactual explanations. Proceedings of FAT*.
Mumcuoglu, M. E., Farea, S. M., Unel, M., Mise, S., Unsal, S., Yilmaz, M., and Koprubasi, K. (2023). Fuel consumption classification for heavy-duty vehicles: a novel approach to identifying driver behavior and system anomalies. In 2023 AEIT International Conference on Electrical and Electronic Technologies for Automotive (AEIT AUTOMOTIVE), pages 1–6. IEEE.
Nasr Azadani, M. and Boukerche, A. (2022). Driving behavior analysis guidelines for intelligent transportation systems. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23(7):6027–6045.
Payyanadan, R. P. and Angell, L. S. (2022). A framework for building comprehensive driver profiles. Information, 13(2):61.
Ping, P., Qin, W., Xu, Y., Miyajima, C., and Takeda, K. (2019). Impact of driver behavior on fuel consumption: Classification, evaluation and prediction using machine learning. IEEE access, 7:78515–78532.
Ritchie, H., Rosado, P., and Roser, M. (2023). Data page: Per capita co2 emissions. [link]. Parte da publicação ”CO2 and Greenhouse Gas Emissions”. Dados adaptados do Global Carbon Project e várias fontes. Acesso em: 31 mar. 2025.
Tselentis, D. I. and Papadimitriou, E. (2023). Driver profile and driving pattern recognition for road safety assessment: Main challenges and future directions. IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems, 4:83–100.
Vyas, J., Das, D., and Chaudhury, S. (2021). Drivebfr: driver behavior and fuel-efficiency-based recommendation system. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 9(5):1446–1455.
Ashqar, H. I., Obaid, M., Jaber, A., Ashqar, R., Khanfar, N. O., and Elhenawy, M. (2024). Incorporating driving behavior into vehicle fuel consumption prediction: Methodology development and testing. Discover Sustainability, 5(1):344.
Bouhsissin, S., Sael, N., and Benabbou, F. (2023). Driver behavior classification: A systematic literature review. IEEE Access, 11:14128–14153.
Braun, C., Jarczewski, R. O., Villas, L., Moura, P., and de Souza, A. M. (2025). Modelagem preditiva e interpretação de emissões de dióxido de carbono em máquinas agrícolas com técnicas de ia. In Workshop de Computação Urbana (CoUrb), pages 279–292. SBC.
de Souza, A. M., Brennand, C. A. R. L., Yokoyama, R. S., Donato, E. A., Madeira, E. R. M., and Villas, L. A. (2017). Traffic management systems: A classification, review, challenges, and future perspectives. International Journal of Distributed Sensor Networks, 13(4).
de Souza, A. M. et al. (2020). Safe and sound: Driver safety-aware vehicle re-routing based on spatiotemporal information. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
McInnes, L., Healy, J., and Melville, J. (2018). Umap: Uniform manifold approximation and projection. arXiv preprint arXiv:1802.03426.
Mohammadnazar, A., Khattak, Z. H., and Khattak, A. J. (2024). Assessing driving behavior influence on fuel efficiency using machine-learning and drive-cycle simulations. Transportation Research Part D: Transport and Environment, 126:104025.
Mothilal, R. K., Sharma, A., and Tan, C. (2020). Explaining machine learning classifiers through diverse counterfactual explanations. Proceedings of FAT*.
Mumcuoglu, M. E., Farea, S. M., Unel, M., Mise, S., Unsal, S., Yilmaz, M., and Koprubasi, K. (2023). Fuel consumption classification for heavy-duty vehicles: a novel approach to identifying driver behavior and system anomalies. In 2023 AEIT International Conference on Electrical and Electronic Technologies for Automotive (AEIT AUTOMOTIVE), pages 1–6. IEEE.
Nasr Azadani, M. and Boukerche, A. (2022). Driving behavior analysis guidelines for intelligent transportation systems. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23(7):6027–6045.
Payyanadan, R. P. and Angell, L. S. (2022). A framework for building comprehensive driver profiles. Information, 13(2):61.
Ping, P., Qin, W., Xu, Y., Miyajima, C., and Takeda, K. (2019). Impact of driver behavior on fuel consumption: Classification, evaluation and prediction using machine learning. IEEE access, 7:78515–78532.
Ritchie, H., Rosado, P., and Roser, M. (2023). Data page: Per capita co2 emissions. [link]. Parte da publicação ”CO2 and Greenhouse Gas Emissions”. Dados adaptados do Global Carbon Project e várias fontes. Acesso em: 31 mar. 2025.
Tselentis, D. I. and Papadimitriou, E. (2023). Driver profile and driving pattern recognition for road safety assessment: Main challenges and future directions. IEEE Open Journal of Intelligent Transportation Systems, 4:83–100.
Vyas, J., Das, D., and Chaudhury, S. (2021). Drivebfr: driver behavior and fuel-efficiency-based recommendation system. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 9(5):1446–1455.
Publicado
25/05/2026
Como Citar
FRANCISCO, Miguel; BRAUN, Carnot; BIGATTO, Bruno; MARTINHO, Eduardo; VILLAS, Leandro; SOUZA, Allan M. de.
Geração de Recomendações Contrafactuais com Validação de Consistência para Melhoria da Eficiência de Condução em Frotas. In: WORKSHOP DE COMPUTAÇÃO URBANA (COURB), 10. , 2026, Praia do Forte/BA.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2026
.
p. 113-126.
ISSN 2595-2706.
DOI: https://doi.org/10.5753/courb.2026.24088.
