A inteligência artificial pode acabar com os engarrafamentos?:sport in bet io

sport in bet io Não importa se você está no banco do motorista ou do passageiro. Todos já passamos pela mesma situação. O semáforo que nunca abre. As filas intermináveissport in bet iocarros que se estendem por quilômetros. As buzinas ensurdecedoras.

Os engarrafamentos são uma pragasport in bet ionossas vidas. Mas, com tanta tecnologia à nossa disposição, por que continuamos a lidar com elessport in bet ioforma tão obsoleta?

Embora nossos meiossport in bet iolocomoção tenham evoluído bastante nos últimos anos, nossos sistemassport in bet iogerenciamentosport in bet iotráfego vêm tendo dificuldade para acompanhar o crescimento do númerosport in bet ioveículos.

Muitas vezes, medidassport in bet iocontençãosport in bet ioengarrafamentos não conseguem responder a mudanças repentinas nas condições das vias ou do tempo. Isso sem falar nos inúmeros semáforos que ainda funcionam com temporizadores forasport in bet iosincronia, impedindo que o trânsito flua normalmente.

Em 2015, havia cercasport in bet io1,3 bilhãosport in bet ioveículos motorizadossport in bet iotodo o mundo e, com o rápido crescimento das economias emergentes, esse número deve subir para maissport in bet io2 bilhões até 2040 . Mesmo com novas vias, esse volume cada vez maiorsport in bet iotráfego poderia rapidamente exceder a capacidadesport in bet ionossas redes rodoviárias, especialmente nas cidades.

Mas a combinação das novas tecnologiassport in bet iocomunicação com o poder da inteligência artificial (IA), que permite processar grandes quantidadessport in bet iodadossport in bet iotempo real, poderia ser a solução para esse problema?

Velocidade média muito baixa

Enquanto muitos veem veículos autônomos como a saída para os engarrafamentos - já que robôs podem ser ensinados não só a dirigirsport in bet ioforma menos imprecisa, mas também a reagir mais rápido que motoristas humanos -, ainda vai demorar pelo menos duas décadas antes que eles comecem a ter um impacto significativo.

Até lá, as agências rodoviárias e os planejadores urbanos terãosport in bet iolidar com uma mistura cada vez mais complicadasport in bet iomotoristas humanos, semi-autônomos e autônomos. Manter todos elessport in bet iomovimento exigirá que os sistemassport in bet iogerenciamentosport in bet iotráfego reajam e se adaptem instantaneamente.

Em Bengaluru (novo nome oficialsport in bet ioBangalore), na Índia, cidade que registra com frequência longos engarrafamentos e onde a velocidade médiasport in bet ioalgumas vias nas horassport in bet iopico ésport in bet ioapenas 4 km/h, a gigantesport in bet iotecnologia Siemens Mobility criou um protótiposport in bet ioum sistemasport in bet iomonitoramento que usa IA atravéssport in bet iocâmerassport in bet iosegurança espalhadas ao longo das vias.

Câmeras identificam o númerosport in bet ioveículossport in bet iotempo real e transmitem as informações a um centrosport in bet iocontrole, onde algoritmos calculam a densidade do tráfego. A partir desses dados, o sistema altera a cadência dos semáforos.

Mas isso requer dados. Muitos dados. Felizmente, eles são abundantes. Há muitas informaçõessport in bet iosistemassport in bet iomonitoramentosport in bet iotráfego, infraestrutura rodoviária, carros e motoristas por meiosport in bet iotelefones celulares.

Milhõessport in bet iocâmeras estão espalhadas por nossas estradas enquanto veículossport in bet iomovimento induzem pequenas correntes elétricassport in bet iodispositivossport in bet iometal escondidos sob o asfalto, fornecendo mais informações sobre as condições do tráfego. Os motoristas podem enviar atualizações instantâneas sobre atrasos graças ao softwaresport in bet ionavegação que usamsport in bet ioseus smartphones esport in bet ioseus carros.

Grande volumesport in bet iodados

Algumas dessas tecnologiassport in bet iomonitoramento - como o laçosport in bet ioindução - existem desde os anos 1960, enquanto outras, como câmeras capazessport in bet iorastrear o tráfego e ler placas, são mais recentes. O desafio é otimizar toda essa informação e transformá-lasport in bet ioalgo útil.

"Desde Isaac Newton, temos tentado influenciar o mundo por meio da construçãosport in bet iomodelos matemáticos", diz Gabor Orosz , professor-associadosport in bet ioengenharia da Universidadesport in bet ioMichigan, nos Estados Unidos. "Se tivermos os dados, podemos chegar a soluções. O mesmo se aplica ao tráfego."

Hojesport in bet iodia, há iniciativassport in bet iocurso para aproveitar a capacidade da IA para entender grandes quantidadessport in bet ioinformação e mudar a forma como nos deslocamos pelas nossas cidades.

Recentemente, pesquisadores do Instituto Alan Turing,sport in bet ioLondres, e da Toyota Mobility Foundation, no Japão, lançaram um projeto conjunto que busca aprimorar os sistemassport in bet iogerenciamentosport in bet iotráfego por meio do uso da inteligência artificial.

Os cientistas simulam cenários que se tornam cada vez mais complexos, ajudando os algoritmos a aprender como prever mudanças no tráfego. Embora o sistema ainda estejasport in bet iofasesport in bet iotestes, a expectativa é que possa ser usadosport in bet iobreve no mundo real.

"Com o profundo aprendizadosport in bet iomáquinas, podemos melhorar a previsibilidade", diz William Chernicoff, chefesport in bet iopesquisa e inovação da Toyota Mobility Foundation. "Os responsáveis pela mobilidade urbana podem, então, tomar decisões mais rápidas e mais eficazes sobre o tempo dos semáforos, rotas sugeridas para os usuários do sistema e a alocaçãosport in bet iocapacidade."

Em Pittsburgh, nos Estados Unidos, pesquisadores já estão trabalhando com gestores municipaissport in bet iouma iniciativa semelhante que funciona na cidade desde 2012. Um sistemasport in bet iocontrolesport in bet iotráfego desenvolvido por pesquisadores do Institutosport in bet ioRobótica da Universidade Carnegie Mellon foi implantadosport in bet iotoda a cidade por uma empresa chamada Rapid Flow Tech.

Sua tecnologia, a Surtrac, está sendo usadasport in bet io50 cruzamentossport in bet ioPittsburgh e, desde seu lançamento, reduziu o temposport in bet ioesperasport in bet ioaté 40%,sport in bet ioacordo com a empresa. A companhia também afirma que os tempossport in bet ioviagem na cidade caíram 25%. Já as emissõessport in bet iogases poluentes também registraram queda,sport in bet ioaté 20%.

O sistema usa câmerassport in bet iovídeo para detectar automaticamente o númerosport in bet iousuários da estrada, incluindo pedestres e tipossport in bet ioveículos que estãosport in bet ioum cruzamento. O software, dotadosport in bet ioIA, processa essas informações, segundo a segundo, para encontrar a melhor maneira para garantir a fluidez do tráfego, resincronizando os semáforos, dependendo do que for ideal para manter o trânsitosport in bet iomovimento. As decisões podem ser feitassport in bet ioforma autônoma ou compartilhadas com outros cruzamentos para ajudá-los a entender o que está acontecendo.

À medida que os veículos se tornam mais conectados com a ajuda do telefone celular esport in bet iooutras tecnologias sem fio, também ajudam a alimentar sistemas como esse com mais informações. No futuro,sport in bet ioacordo com Griffin Schultz, CEO da Rapid Flow, os veículos conectados poderão compartilhar informações sobresport in bet iovelocidade, comportamento dos motoristas e até possíveis falhas na infraestrutura ao redor.

"No momento, estamos apenas aprendendo, mas isso será muito mais comum no futuro", prevê ele. "Não se trata apenassport in bet iocarros, mas essa tecnologia vai ajudar todos os tipossport in bet iousuários da estradasport in bet iouma sociedadesport in bet iotransporte multimodal."

Em outros lugares do mundo, a infraestrutura inteligente vem ajudando as redessport in bet iotransporte a se tornarem mais conectadas. A Siemens Mobility está operandosport in bet iocidades e municípiossport in bet iotodo o mundo para identificar padrõessport in bet iomovimento na tentativasport in bet ioaprimorar a experiênciasport in bet iotodos nas ruas.

"Existem projetos reaissport in bet iotodo o mundo e suas aplicações estãosport in bet ioconstante expansão", diz Markus Schlitt, diretorsport in bet iosistemas inteligentessport in bet iotráfego da empresa.

"Nas cidades do futuro, o tráfego será tão complexo que, sem a inteligência artificial, viveríamos presossport in bet ioum engarrafamento", diz Schlitt. "Utilizando os dados, podemos identificar padrões que não seriam vistos sem IA. Por meio dessa aprendizagem contínua, podemos atualizar constantemente os padrõessport in bet iotráfego e, assim, o fluxosport in bet ioveículos. Isso resultasport in bet iomenos temposport in bet ioespera e menos emissões".

Bicicletas também no foco

Em Hagen, na Alemanha, a inteligência artificial está sendo usada para otimizar o controlesport in bet iosemáforos e reduzir o temposport in bet ioesperasport in bet ioum cruzamento. As simulações indicam que o sistema pode reduzir os tempossport in bet ioespera nos semáforossport in bet ioaté 47%sport in bet iocomparação aos pré-programados.

Mas não são apenas os motoristas que estão se beneficiando do usosport in bet ioIA. A Siemens Mobility está operando uma frotasport in bet io1,4 mil bicicletas elétricassport in bet ioLisboa, usando o aprendizadosport in bet iomáquinas para analisar várias fontessport in bet iodados, como o clima, e assim prever a demanda futurasport in bet iocada uma das 140 estaçõessport in bet ioaluguel.

Dessa forma, a empresa consegue garantir não só a disponibilidadesport in bet iobicicletas, mas também espaços livres para quando forem devolvidas. Tais dados são usadossport in bet ioconjunto com as informaçõessport in bet iotráfego mais recentes para ajudar na reposição das bibicletas nas estaçõessport in bet ioaluguel e definir o rodízio ideal para os técnicossport in bet iomanutenção.

"Isso não apenas reduz os custos operacionais, mas também melhora a experiência do usuário final", diz Schlitt. "Assim, se você precisa se deslocarsport in bet ioLisboa, pode ter certezasport in bet ioque haverá sempre uma bicicleta elétrica disponível nas estações."

Por mais brilhante que seja a tecnologia, não podemos confiar apenas nela. Mischa Dohler, do departamentosport in bet ioinformática da Universidade King's Collegesport in bet ioLondres e cofundador da empresasport in bet iotecnologiasport in bet iomonitoramentosport in bet iotráfego Worldsensing, vem testando inteligência artificial e aprendizadosport in bet iomáquinassport in bet ioBogotá, na Colômbia.

Ele diz que a tecnologia já produziu grandes resultados, como usar placas e sinaissport in bet iotrânsito para redirecionar o tráfego quando há um acidente, reduzir os engarrafamentos e diminuir o tempo que os motoristas gastam buscando vagassport in bet ioestacionamento.

Mas ele diz que, embora a IA esteja ajudando a tornar possível esse tiposport in bet ioredesport in bet iotransporte adaptável, o elemento humano continua sendo importante. Ele chama issosport in bet io"planejamentosport in bet ioIA explicável". Basicamente, permite que os humanos tomem decisõessport in bet ioconjunto com a IA ou se adaptem se algo der errado. Apesarsport in bet ioserem intelectual e tecnicamente capazes, os próprios motoristas terãosport in bet ioestar abertos à idéiasport in bet ioseus sistemassport in bet iotráfego serem controlados por computadores.

"Quando as cidades dependemsport in bet ioalgoritmos para implementar políticas, essa política se torna ofuscada pela computação", diz Jed Carter, editor da revista onlinesport in bet iotecnologia Moving World. "Torna-se ainda mais difícil para os cidadãos entenderem por que eles foram redirecionados, fotografados ou retidos quando as razões para essas ações estão relacionadas a um códigosport in bet iocomputador."

Mas a implantaçãosport in bet iotecnologias inteligentes nas estradas não tem como único objetivo evitar engarrafamentos. Mark Nicholson, da Vivacity Labs, que coordenou um projeto apoiado pelo governo do Reino Unido implantando semáforos inteligentessport in bet ioMilton Keynes, na Inglaterra, diz que as tecnologias mais recentes têm muitos outros benefícios.

O custo é um deles - à medida que a tecnologia assume maior protagonismo no gerenciamento do tráfego, menor a necessidadesport in bet iointervenção humanasport in bet iotarefas básicas, como acompanhar as câmerassport in bet iotrânsito.

Os sistemas automatizados também conseguem diferenciar cada vez mais um grande númerosport in bet iousuários da estrada. Dessa forma, dependendo das circunstâncias, ciclistas, ônibus ou veículossport in bet ioemergência podem ser priorizados.

Ao manter o trânsito fluindo, também reduzem o consumosport in bet ioenergia dos veículossport in bet iomarcha lenta ou parados, melhorando a qualidade do ar e beneficiando o meio ambiente. Por fim, ajudam os motoristas a buscar vagassport in bet ioestacionamento mais rápido, favorecendo a produtividade deles.

"Com a automação, podemos nos concentrar no que é mais importante", diz Nicholson. Ele exemplifica: "Coisas como melhorar a qualidade do ar pertosport in bet iouma escola, evitando a passagemsport in bet iocaminhões ou outros veículos pesados, planejar onde vamos construir um novo desvio ou questões práticas, sobre como vamos redirecionar o tráfego após um acidente".

Para Nicholson, o benefício real da tecnologia é possibilitar a humanos maximizarem seu potencial. Mas como? Evitando que percamos tempo desempenhando atividades diárias e tediosassport in bet iocontrole do tráfego, diz ele. Assim, com a ajuda da IA, conseguimos nos concentrar no que somos melhores, comosport in bet iosituações que exijam pensamento adaptativo e soluções criativas.

Alta precisão

Os resultados do projetosport in bet ioMilton Keynes são promissores. Câmeras inteligentessport in bet iotoda a cidade capazessport in bet ioidentificar e classificar usuários e veículos permitiram obter dados extremamente precisos, proporcionando aos planejadores urbanos e autoridades informações sobre os horáriossport in bet iopico do tráfego, as rotas mais populares e a disponibilidade das vagassport in bet ioestacionamento.

A Vivacity instalou 411sport in bet iosuas câmeras inteligentessport in bet iotráfego nos principais entroncamentossport in bet ioMilton Keynes. Alémsport in bet iocontar e classificar os usuários, os sensores podem medir o tempo necessário para que os veículos se desloquem entre os cruzamentos e fornecem fotossport in bet iotempo real para ajudar no desenvolvimento do planejamento futuro.

A empresa envia os dados a um modelosport in bet ioaprendizadosport in bet iomáquinas que aprende padrões diários típicos e combina isso com a maneira como o tráfego responde a mudanças transitórias na rede rodoviária. O sistema evolui e se adapta ao longo do tempo, melhorando seu podersport in bet ioprevisão e minimizando o nívelsport in bet iointervenção humana necessária. Também fornece dados históricos esport in bet iotempo real, alémsport in bet ioprever o trânsito durante o dia.

Como resultado, conseguiu prever as condiçõessport in bet iotráfego com 15 minutossport in bet ioantecedência, com 89%.

"O sistema não está apenas ajudando os cidadãos a verificar a disponibilidade das vagassport in bet ioestacionamentosport in bet iotempo real, mas também estabelece as bases para futuras tecnologiassport in bet iotransporte conectadas e autônomassport in bet ioMilton Keynes", diz Nicholson.

O que parece estar claro é que dar luz verde à IA nos permitirá continuar avançando.

"Este é apenas o começo - nem aproveitamos totalmente as capacidades e benefícios da IA", acrescenta Markus Schlitt, da Seimens Mobility.

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