{"id":40221,"date":"2019-02-14T11:00:24","date_gmt":"2019-02-14T13:00:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.institutodeengenharia.org.br\/site\/?p=40221"},"modified":"2019-02-14T11:00:24","modified_gmt":"2019-02-14T13:00:24","slug":"a-inteligencia-artificial-pode-acabar-com-os-engarrafamentos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.institutodeengenharia.org.br\/site\/2019\/02\/14\/a-inteligencia-artificial-pode-acabar-com-os-engarrafamentos\/","title":{"rendered":"A intelig\u00eancia artificial pode acabar com os engarrafamentos?"},"content":{"rendered":"
\"Engarrafamento
Crescem esperan\u00e7as de que novas tecnologias possam aliviar engarrafamentos em cidades j\u00e1 congestionadas. Fonte: GETTY IMAGES<\/figcaption><\/figure>\n

N\u00e3o importa se voc\u00ea est\u00e1 no banco do motorista ou do passageiro. Todos j\u00e1 passamos pela mesma situa\u00e7\u00e3o. O sem\u00e1foro que nunca abre. As filas intermin\u00e1veis de carros que se estendem por quil\u00f4metros. As buzinas ensurdecedoras.<\/p>\n

Os engarrafamentos s\u00e3o uma praga em nossas vidas. Mas, com tanta tecnologia \u00e0 nossa disposi\u00e7\u00e3o, por que continuamos a lidar com eles de forma t\u00e3o obsoleta?<\/p>\n

Embora nossos meios de locomo\u00e7\u00e3o tenham evolu\u00eddo bastante nos \u00faltimos anos, nossos sistemas de gerenciamento de tr\u00e1fego v\u00eam tendo dificuldade para acompanhar o crescimento do n\u00famero de ve\u00edculos.<\/p>\n

Muitas vezes, medidas de conten\u00e7\u00e3o de engarrafamentos n\u00e3o conseguem responder a mudan\u00e7as repentinas nas condi\u00e7\u00f5es das vias ou do tempo. Isso sem falar nos in\u00fameros sem\u00e1foros que ainda funcionam com temporizadores fora de sincronia, impedindo que o tr\u00e2nsito flua normalmente.<\/p>\n

Em 2015, havia cerca de 1,3 bilh\u00e3o de ve\u00edculos motorizados em todo o mundo e, com o r\u00e1pido crescimento das economias emergentes, esse n\u00famero deve subir para mais de 2 bilh\u00f5es at\u00e9 2040 . Mesmo com novas vias, esse volume cada vez maior de tr\u00e1fego poderia rapidamente exceder a capacidade de nossas redes rodovi\u00e1rias, especialmente nas cidades.<\/p>\n

Mas a combina\u00e7\u00e3o das novas tecnologias de comunica\u00e7\u00e3o com o poder da intelig\u00eancia artificial (IA), que permite processar grandes quantidades de dados em tempo real, poderia ser a solu\u00e7\u00e3o para esse problema?<\/p>\n

Velocidade m\u00e9dia muito baixa<\/h2>\n

Enquanto muitos veem ve\u00edculos aut\u00f4nomos como a sa\u00edda para os engarrafamentos – j\u00e1 que rob\u00f4s podem ser ensinados n\u00e3o s\u00f3 a dirigir de forma menos imprecisa, mas tamb\u00e9m a reagir mais r\u00e1pido que motoristas humanos -, ainda vai demorar pelo menos duas d\u00e9cadas antes que eles comecem a ter um impacto significativo.<\/p>\n

At\u00e9 l\u00e1, as ag\u00eancias rodovi\u00e1rias e os planejadores urbanos ter\u00e3o de lidar com uma mistura cada vez mais complicada de motoristas humanos, semi-aut\u00f4nomos e aut\u00f4nomos. Manter todos eles em movimento exigir\u00e1 que os sistemas de gerenciamento de tr\u00e1fego reajam e se adaptem instantaneamente.<\/p>\n

Em Bengaluru (novo nome oficial de Bangalore), na \u00cdndia, cidade que registra com frequ\u00eancia longos engarrafamentos e onde a velocidade m\u00e9dia em algumas vias nas horas de pico \u00e9 de apenas 4 km\/h, a gigante de tecnologia Siemens Mobility criou um prot\u00f3tipo de um sistema de monitoramento que usa IA atrav\u00e9s de c\u00e2meras de seguran\u00e7a espalhadas ao longo das vias.<\/p>\n

\"C\u00c3\u00a2meras\"
Sistemas modernos de gerenciamento de tr\u00e1fego costumam usar uma combina\u00e7\u00e3o de c\u00e2meras e sensores na pr\u00f3pria estrada. Fonte: GETTY IMAGES<\/figcaption><\/figure>\n

C\u00e2meras identificam o n\u00famero de ve\u00edculos em tempo real e transmitem as informa\u00e7\u00f5es a um centro de controle, onde algoritmos calculam a densidade do tr\u00e1fego. A partir desses dados, o sistema altera a cad\u00eancia dos sem\u00e1foros.<\/p>\n

Mas isso requer dados. Muitos dados. Felizmente, eles s\u00e3o abundantes. H\u00e1 muitas informa\u00e7\u00f5es de sistemas de monitoramento de tr\u00e1fego, infraestrutura rodovi\u00e1ria, carros e motoristas por meio de telefones celulares.<\/p>\n

Milh\u00f5es de c\u00e2meras est\u00e3o espalhadas por nossas estradas enquanto ve\u00edculos em movimento induzem pequenas correntes el\u00e9tricas em dispositivos de metal escondidos sob o asfalto, fornecendo mais informa\u00e7\u00f5es sobre as condi\u00e7\u00f5es do tr\u00e1fego. Os motoristas podem enviar atualiza\u00e7\u00f5es instant\u00e2neas sobre atrasos gra\u00e7as ao software de navega\u00e7\u00e3o que usam em seus smartphones e em seus carros.<\/p>\n

Grande volume de dados<\/h2>\n

Algumas dessas tecnologias de monitoramento – como o la\u00e7o de indu\u00e7\u00e3o – existem desde os anos 1960, enquanto outras, como c\u00e2meras capazes de rastrear o tr\u00e1fego e ler placas, s\u00e3o mais recentes. O desafio \u00e9 otimizar toda essa informa\u00e7\u00e3o e transform\u00e1-la em algo \u00fatil.<\/p>\n

“Desde Isaac Newton, temos tentado influenciar o mundo por meio da constru\u00e7\u00e3o de modelos matem\u00e1ticos”, diz Gabor Orosz , professor-associado de engenharia da Universidade de Michigan, nos Estados Unidos. “Se tivermos os dados, podemos chegar a solu\u00e7\u00f5es. O mesmo se aplica ao tr\u00e1fego.”<\/p>\n

Hoje em dia, h\u00e1 iniciativas em curso para aproveitar a capacidade da IA para entender grandes quantidades de informa\u00e7\u00e3o e mudar a forma como nos deslocamos pelas nossas cidades.<\/p>\n

Recentemente, pesquisadores do Instituto Alan Turing, em Londres, e da Toyota Mobility Foundation, no Jap\u00e3o, lan\u00e7aram um projeto conjunto que busca aprimorar os sistemas de gerenciamento de tr\u00e1fego por meio do uso da intelig\u00eancia artificial.<\/p>\n

Os cientistas simulam cen\u00e1rios que se tornam cada vez mais complexos, ajudando os algoritmos a aprender como prever mudan\u00e7as no tr\u00e1fego. Embora o sistema ainda esteja em fase de testes, a expectativa \u00e9 que possa ser usado em breve no mundo real.<\/p>\n

“Com o profundo aprendizado de m\u00e1quinas, podemos melhorar a previsibilidade”, diz William Chernicoff, chefe de pesquisa e inova\u00e7\u00e3o da Toyota Mobility Foundation. “Os respons\u00e1veis pela mobilidade urbana podem, ent\u00e3o, tomar decis\u00f5es mais r\u00e1pidas e mais eficazes sobre o tempo dos sem\u00e1foros, rotas sugeridas para os usu\u00e1rios do sistema e a aloca\u00e7\u00e3o de capacidade.”<\/p>\n

\"Mulher
Ficar preso em engarrafamentos afeta a produtividade. Fonte: GETTY IMAGES<\/figcaption><\/figure>\n

Em Pittsburgh, nos Estados Unidos, pesquisadores j\u00e1 est\u00e3o trabalhando com gestores municipais em uma iniciativa semelhante que funciona na cidade desde 2012. Um sistema de controle de tr\u00e1fego desenvolvido por pesquisadores do Instituto de Rob\u00f3tica da Universidade Carnegie Mellon foi implantado em toda a cidade por uma empresa chamada Rapid Flow Tech.<\/p>\n

Sua tecnologia, a Surtrac, est\u00e1 sendo usada em 50 cruzamentos de Pittsburgh e, desde seu lan\u00e7amento, reduziu o tempo de espera em at\u00e9 40%, de acordo com a empresa. A companhia tamb\u00e9m afirma que os tempos de viagem na cidade ca\u00edram 25%. J\u00e1 as emiss\u00f5es de gases poluentes tamb\u00e9m registraram queda, de at\u00e9 20%.<\/p>\n

O sistema usa c\u00e2meras de v\u00eddeo para detectar automaticamente o n\u00famero de usu\u00e1rios da estrada, incluindo pedestres e tipos de ve\u00edculos que est\u00e3o em um cruzamento. O software, dotado de IA, processa essas informa\u00e7\u00f5es, segundo a segundo, para encontrar a melhor maneira para garantir a fluidez do tr\u00e1fego, resincronizando os sem\u00e1foros, dependendo do que for ideal para manter o tr\u00e2nsito em movimento. As decis\u00f5es podem ser feitas de forma aut\u00f4noma ou compartilhadas com outros cruzamentos para ajud\u00e1-los a entender o que est\u00e1 acontecendo.<\/p>\n

\u00c0 medida que os ve\u00edculos se tornam mais conectados com a ajuda do telefone celular e de outras tecnologias sem fio, tamb\u00e9m ajudam a alimentar sistemas como esse com mais informa\u00e7\u00f5es. No futuro, de acordo com Griffin Schultz, CEO da Rapid Flow, os ve\u00edculos conectados poder\u00e3o compartilhar informa\u00e7\u00f5es sobre sua velocidade, comportamento dos motoristas e at\u00e9 poss\u00edveis falhas na infraestrutura ao redor.<\/p>\n

“No momento, estamos apenas aprendendo, mas isso ser\u00e1 muito mais comum no futuro”, prev\u00ea ele. “N\u00e3o se trata apenas de carros, mas essa tecnologia vai ajudar todos os tipos de usu\u00e1rios da estrada em uma sociedade de transporte multimodal.”<\/p>\n

Em outros lugares do mundo, a infraestrutura inteligente vem ajudando as redes de transporte a se tornarem mais conectadas. A Siemens Mobility est\u00e1 operando em cidades e munic\u00edpios em todo o mundo para identificar padr\u00f5es de movimento na tentativa de aprimorar a experi\u00eancia de todos nas ruas.<\/p>\n

“Existem projetos reais em todo o mundo e suas aplica\u00e7\u00f5es est\u00e3o em constante expans\u00e3o”, diz Markus Schlitt, diretor de sistemas inteligentes de tr\u00e1fego da empresa.<\/p>\n

“Nas cidades do futuro, o tr\u00e1fego ser\u00e1 t\u00e3o complexo que, sem a intelig\u00eancia artificial, viver\u00edamos presos em um engarrafamento”, diz Schlitt. “Utilizando os dados, podemos identificar padr\u00f5es que n\u00e3o seriam vistos sem IA. Por meio dessa aprendizagem cont\u00ednua, podemos atualizar constantemente os padr\u00f5es de tr\u00e1fego e, assim, o fluxo de ve\u00edculos. Isso resulta em menos tempo de espera e menos emiss\u00f5es”.<\/p>\n

Bicicletas tamb\u00e9m no foco<\/h2>\n

Em Hagen, na Alemanha, a intelig\u00eancia artificial est\u00e1 sendo usada para otimizar o controle de sem\u00e1foros e reduzir o tempo de espera em um cruzamento. As simula\u00e7\u00f5es indicam que o sistema pode reduzir os tempos de espera nos sem\u00e1foros em at\u00e9 47% em compara\u00e7\u00e3o aos pr\u00e9-programados.<\/p>\n

Mas n\u00e3o s\u00e3o apenas os motoristas que est\u00e3o se beneficiando do uso de IA. A Siemens Mobility est\u00e1 operando uma frota de 1,4 mil bicicletas el\u00e9tricas em Lisboa, usando o aprendizado de m\u00e1quinas para analisar v\u00e1rias fontes de dados, como o clima, e assim prever a demanda futura em cada uma das 140 esta\u00e7\u00f5es de aluguel.<\/p>\n

Dessa forma, a empresa consegue garantir n\u00e3o s\u00f3 a disponibilidade de bicicletas, mas tamb\u00e9m espa\u00e7os livres para quando forem devolvidas. Tais dados s\u00e3o usados em conjunto com as informa\u00e7\u00f5es de tr\u00e1fego mais recentes para ajudar na reposi\u00e7\u00e3o das bibicletas nas esta\u00e7\u00f5es de aluguel e definir o rod\u00edzio ideal para os t\u00e9cnicos de manuten\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

\"Bicicletas
Bicicletas el\u00e9tricas v\u00eam se tornando meio de transporte alternativo em grandes cidades. Fonte: SIEMENS MOBILITY<\/dd>\n
<\/figcaption><\/figure>\n

“Isso n\u00e3o apenas reduz os custos operacionais, mas tamb\u00e9m melhora a experi\u00eancia do usu\u00e1rio final”, diz Schlitt. “Assim, se voc\u00ea precisa se deslocar em Lisboa, pode ter certeza de que haver\u00e1 sempre uma bicicleta el\u00e9trica dispon\u00edvel nas esta\u00e7\u00f5es.”<\/p>\n

Por mais brilhante que seja a tecnologia, n\u00e3o podemos confiar apenas nela. Mischa Dohler, do departamento de inform\u00e1tica da Universidade King’s College de Londres e cofundador da empresa de tecnologia de monitoramento de tr\u00e1fego Worldsensing, vem testando intelig\u00eancia artificial e aprendizado de m\u00e1quinas em Bogot\u00e1, na Col\u00f4mbia.<\/p>\n

Ele diz que a tecnologia j\u00e1 produziu grandes resultados, como usar placas e sinais de tr\u00e2nsito para redirecionar o tr\u00e1fego quando h\u00e1 um acidente, reduzir os engarrafamentos e diminuir o tempo que os motoristas gastam buscando vagas de estacionamento.<\/p>\n

Mas ele diz que, embora a IA esteja ajudando a tornar poss\u00edvel esse tipo de rede de transporte adapt\u00e1vel, o elemento humano continua sendo importante. Ele chama isso de “planejamento de IA explic\u00e1vel”. Basicamente, permite que os humanos tomem decis\u00f5es em conjunto com a IA ou se adaptem se algo der errado. Apesar de serem intelectual e tecnicamente capazes, os pr\u00f3prios motoristas ter\u00e3o de estar abertos \u00e0 id\u00e9ia de seus sistemas de tr\u00e1fego serem controlados por computadores.<\/p>\n

“Quando as cidades dependem de algoritmos para implementar pol\u00edticas, essa pol\u00edtica se torna ofuscada pela computa\u00e7\u00e3o”, diz Jed Carter, editor da revista online de tecnologia Moving World. “Torna-se ainda mais dif\u00edcil para os cidad\u00e3os entenderem por que eles foram redirecionados, fotografados ou retidos quando as raz\u00f5es para essas a\u00e7\u00f5es est\u00e3o relacionadas a um c\u00f3digo de computador.”<\/p>\n

Mas a implanta\u00e7\u00e3o de tecnologias inteligentes nas estradas n\u00e3o tem como \u00fanico objetivo evitar engarrafamentos. Mark Nicholson, da Vivacity Labs, que coordenou um projeto apoiado pelo governo do Reino Unido implantando sem\u00e1foros inteligentes em Milton Keynes, na Inglaterra, diz que as tecnologias mais recentes t\u00eam muitos outros benef\u00edcios.<\/p>\n

O custo \u00e9 um deles – \u00e0 medida que a tecnologia assume maior protagonismo no gerenciamento do tr\u00e1fego, menor a necessidade de interven\u00e7\u00e3o humana em tarefas b\u00e1sicas, como acompanhar as c\u00e2meras de tr\u00e2nsito.<\/p>\n

Os sistemas automatizados tamb\u00e9m conseguem diferenciar cada vez mais um grande n\u00famero de usu\u00e1rios da estrada. Dessa forma, dependendo das circunst\u00e2ncias, ciclistas, \u00f4nibus ou ve\u00edculos de emerg\u00eancia podem ser priorizados.<\/p>\n

Ao manter o tr\u00e2nsito fluindo, tamb\u00e9m reduzem o consumo de energia dos ve\u00edculos em marcha lenta ou parados, melhorando a qualidade do ar e beneficiando o meio ambiente. Por fim, ajudam os motoristas a buscar vagas de estacionamento mais r\u00e1pido, favorecendo a produtividade deles.<\/p>\n

\"C\u00c3\u00a2meras
C\u00e2meras inteligentes nos cruzamentos podem identificar automaticamente diferentes usu\u00e1rios da estrada, permitindo que o sistema de gerenciamento de tr\u00e1fego se adapte de acordo com suas necessidades. Fonte: VIVACITY LABS<\/figcaption><\/figure>\n

“Com a automa\u00e7\u00e3o, podemos nos concentrar no que \u00e9 mais importante”, diz Nicholson. Ele exemplifica: “Coisas como melhorar a qualidade do ar perto de uma escola, evitando a passagem de caminh\u00f5es ou outros ve\u00edculos pesados, planejar onde vamos construir um novo desvio ou quest\u00f5es pr\u00e1ticas, sobre como vamos redirecionar o tr\u00e1fego ap\u00f3s um acidente”.<\/p>\n

Para Nicholson, o benef\u00edcio real da tecnologia \u00e9 possibilitar a humanos maximizarem seu potencial. Mas como? Evitando que percamos tempo desempenhando atividades di\u00e1rias e tediosas de controle do tr\u00e1fego, diz ele. Assim, com a ajuda da IA, conseguimos nos concentrar no que somos melhores, como em situa\u00e7\u00f5es que exijam pensamento adaptativo e solu\u00e7\u00f5es criativas.<\/p>\n

Alta precis\u00e3o<\/h2>\n

Os resultados do projeto de Milton Keynes s\u00e3o promissores. C\u00e2meras inteligentes em toda a cidade capazes de identificar e classificar usu\u00e1rios e ve\u00edculos permitiram obter dados extremamente precisos, proporcionando aos planejadores urbanos e autoridades informa\u00e7\u00f5es sobre os hor\u00e1rios de pico do tr\u00e1fego, as rotas mais populares e a disponibilidade das vagas de estacionamento.<\/p>\n

A Vivacity instalou 411 de suas c\u00e2meras inteligentes de tr\u00e1fego nos principais entroncamentos de Milton Keynes. Al\u00e9m de contar e classificar os usu\u00e1rios, os sensores podem medir o tempo necess\u00e1rio para que os ve\u00edculos se desloquem entre os cruzamentos e fornecem fotos em tempo real para ajudar no desenvolvimento do planejamento futuro.<\/p>\n

A empresa envia os dados a um modelo de aprendizado de m\u00e1quinas que aprende padr\u00f5es di\u00e1rios t\u00edpicos e combina isso com a maneira como o tr\u00e1fego responde a mudan\u00e7as transit\u00f3rias na rede rodovi\u00e1ria. O sistema evolui e se adapta ao longo do tempo, melhorando seu poder de previs\u00e3o e minimizando o n\u00edvel de interven\u00e7\u00e3o humana necess\u00e1ria. Tamb\u00e9m fornece dados hist\u00f3ricos e em tempo real, al\u00e9m de prever o tr\u00e2nsito durante o dia.<\/p>\n

Como resultado, conseguiu prever as condi\u00e7\u00f5es de tr\u00e1fego com 15 minutos de anteced\u00eancia, com 89%.<\/p>\n

“O sistema n\u00e3o est\u00e1 apenas ajudando os cidad\u00e3os a verificar a disponibilidade das vagas de estacionamento em tempo real, mas tamb\u00e9m estabelece as bases para futuras tecnologias de transporte conectadas e aut\u00f4nomas em Milton Keynes”, diz Nicholson.<\/p>\n

O que parece estar claro \u00e9 que dar luz verde \u00e0 IA nos permitir\u00e1 continuar avan\u00e7ando.<\/p>\n

“Este \u00e9 apenas o come\u00e7o – nem aproveitamos totalmente as capacidades e benef\u00edcios da IA”, acrescenta Markus Schlitt, da Seimens Mobility.<\/p>\n

Fonte BBC News Brasil<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

N\u00e3o importa se voc\u00ea est\u00e1 no banco do motorista ou do passageiro. Todos j\u00e1 passamos pela mesma situa\u00e7\u00e3o. O sem\u00e1foro que nunca abre. As filas intermin\u00e1veis de carros que se estendem por quil\u00f4metros. As buzinas ensurdecedoras. Os engarrafamentos s\u00e3o uma praga em nossas vidas. 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