A bolsa TT-4A relacionada ao projeto FAPESP “Melhorias no Transporte público entre os subúrbios e o centro das grandes aglomerações urbanas – TRAMA” é voltada para candidatos graduados com no mínimo quatro anos de experiência em pesquisa ou experiência profissional após a graduação, em áreas relacionadas às engenharias mecânica, elétrica, civil e computação.

O projeto FAPESP 2022/04619-4 é coordenado pelo Prof. Dr. Pedro José Pérez-Martínez da Faculdade de Engenharia Civil Arquitetura e Urbanismo da Unicamp (FECFAU).

O candidato proposto teria uma dedicação de 40 horas semanais durante 24 meses e o valor da Bolsa a ser paga é R$ 5850.40 por mês. Inscrições até o dia 30/09/2022 pelo e-mail pjperez@unicamp.br.

Principais atividades:

• Selecionar materiais e serem adquiridos para a construção das plataformas de sensores de baixo custo;
• Construir as novas plataformas sob supervisão do pesquisador principal do projeto;
• Aprender a trabalhar com equipamentos existentes, plataformas do projeto NOTS 2018/10714-4;
• Auxiliar na preparação de infraestrutura para campanhas de amostragem nos “hotspots” do tráfego;
• Manutenção dos equipamentos quando necessário;
• Participar das reuniões do laboratório de transporte e ambiente TRAMA (FECFAU/UNICAMP);
• Auxiliar na elaboração de relatórios científicos da Fapesp;
• Monitorar a amostragem ao longo do projeto;
• Analisar os formatos dos dados de saída de cada plataforma de sensores e alimentar uma plataforma de integração;
• Desenvolver o software para ler e transferir esses dados para uma plataforma de integração no laboratório TRAMA;
• Esta plataforma digital registrará informações sobre falha dos instrumentos, ou qualquer interrupção na aquisição dos dados devido a problemas de manutenção, calibração ou fornecimento de energia;
• Controlar os acessos remotos aos locais de amostragem e fazer download/ check-up dos dados;
• As plataformas alimentarão uma base de dados. O relatório do acesso será transferido remotamente para a plataforma de integração ao mesmo tempo que os dados coletados;
• Desenvolver a plataforma de integração para as variáveis medidas e as saídas dos modelos de demanda de tráfego, com ferramentas para visualizar rapidamente os dados e/ou saídas dos modelos, aplicar estatísticas básicas e identificar outliers.

Pré-requisitos: