A mobilidade ganha velocidade com a Inteligência Artificial

As tecnologias do Big Data são a esperança para ultrapassar desafios na mobilidade. Conheça os projetos mais recentes a acontecer em distintos pontos do mundo.

As tecnologias do Big Data são a esperança para ultrapassar desafios na mobilidade. Conheça os projetos mais recentes a acontecer em distintos pontos do mundo.

Com metade da população mundial concentrada em áreas urbanas e, prevendo as Nações Unidas que essa proporção atinja os 68% em 2050, são já gigantes os desafios que se colocam não só na mobilidade, como no plano ambiental ou na saúde pública. As tecnologias de última geração têm surgido, por isso, como uma das principais respostas para solucionar problemas que ameaçam estrangular as cidades. A Inteligência Artificial (IA) é o recurso que está na moda e não é por acaso. Os avanços feitos nesta área têm permitido projetar sistemas de transporte eficientes e planear cidades sustentáveis e seguras. Essa é a esperança que surge no horizonte, mas há ainda caminho a percorrer. O Big Data, por si só, não tem grande utilidade. Obter o máximo valor desses dados e ensinar aos sistemas de IA como interpretá-los é a chave para tirar o melhor partido dessas tecnologias, dizem os especialistas. Programar as máquinas para prever e controlar os fluxos de trânsito, aperfeiçoar rotas para diminuir tempos de viagens, planear entregas de produtos e serviços no last mile parecem tarefas fáceis, mas implicam grande investimento na ciência e tecnologia. Infraestruturas rodoviárias inteligentes, carros conectados, smartphones ou computadores geram dados brutos capazes apenas de executar funções muito específicas. A inovação, essa, é que permitirá retirar o máximo valor desses dados para construir os ecossistemas de mobilidade urbana aptos a ultrapassar os obstáculos climáticos e promover, ao mesmo tempo, o conforto e o bem-estar de quem vive nas cidades. As tecnologias de Inteligência Artificial aplicadas na mobilidade prometem benefícios para todas as partes interessadas – dos utentes de transportes públicos ou partilhados e utilizadores de app, aos municípios, operadores e prestadores de serviços. Combinando o planeamento urbano com software de IA, as cidades combatem o desperdício, poupam dinheiro, recursos e energia, enquanto os habitantes ganham tempo e diminuem os níveis de stress nas deslocações do dia-a-dia. Será essa a fórmula para responder não somente aos desafios da mobilidade no presente, como também enfrentar o crescimento demográfico que os centros urbanos vão atravessar nas próximas décadas. São, por isso, várias as cidades que pelo mundo estão já a testar soluções inovadoras, recorrendo à Inteligência Artificial para resolver congestionamentos no trânsito, gerir frotas de transportes públicos e serviços de entrega, criar sistemas eficazes de recolha de lixo, poupar energia e água ou desenhar rotas eficientes na distribuição de bens e serviços. Olhemos, então, para os exemplos mais recentes e a acontecer neste momento em pontos tão distintos como Israel, China, Estados Unidos, Canadá, Brasil ou Reino Unido. Semáforos que controlam os fluxos de trânsito, iluminação pública conectada à rede de abastecimento de água ou de energia, autocarros autónomos com carreiras regulares ou rotas inteligentes para camiões de mercadoria pesada estão a ser testados, mostrando que o futuro já não está assim tão distante do nosso presente.  

6 projetos-piloto

A era das máquinas nas smart cities

Chattanooga (EUA)

Semáforos conectados reduzem o combustível em 20%

Semáforos ineficazes provocam um atraso anual de 295 milhões de horas para os automobilistas americanos. Foram esses os dados do Departamento de Trânsito dos EUA que motivaram o teste-piloto atualmente em curso na cidade de Chattonooga, no estado do Tennessee. O projeto visa criar um modelo de cruzamentos rodoviários para todo o país, combinando a Inteligência Artificial, sensores e objetos conectados para otimizar o funcionamento de semáforos. Escolhendo a artéria mais movimentada da cidade, que agora se chama avenida inteligente de Chattonooga, os investigadores da Universidade do Tennessee-Chattanooga esperam alcançar uma redução de 20% no combustível. Aumentar a segurança para peões e ciclistas, antecipar percursos para veículos de emergência ou prever melhorias na infraestrutura são outras mais-valias que também vão ser testadas.  

Telavive (Israel)

Transportes ajustados às quebras causadas pela pandemia

A pandemia provocou um rude golpe no transporte público, com a fuga de passageiros e a interrupção de rotas e paragens forçadas de frotas de autocarros. Foi então que a Optibus, uma startup sediada em Telavive, Israel, aproveitou a oportunidade para lançar uma solução de gestão de transporte remoto baseada na computação em nuvem. O sistema permite aos operadores ajustar os recursos consoante as necessidades. Através de um mecanismo de otimização, é possível planear rotas de viagem, gerir frotas de autocarros, bem como toda a rede de transporte à distância e a partir de qualquer lugar do planeta. Em pouco menos de um ano, Amos Haggiag e Eitan Yanovsky, fundadores da Optibus, angariaram cerca de 450 clientes em todo mundo, incluindo Nova Iorque, Los Angeles, Londres, Melbourne, Brasília, Hong Kong, Israel ou Singapura.

Manitoba (Canadá)

Rotas inteligentes para camiões das pradarias canadianas

Jonathan Regehr e Babak Mehran, engenheiros da Universidade de Manitoba, no Canadá, vão usar a Inteligência Artificial para recolher, nos próximos cinco anos, dados sobre todos os transportes de mercadoria pesada que atravessam as planícies das pradarias canadianas, na região oeste do país. Número e tipo de veículos, peso, rotas e comportamento de condutores em diferentes cenários climáticos são alguns aspetos considerados neste projeto, que vão servir para construir, numa segunda fase, uma rede de transportes segura e eficiente. O objetivo passa por identificar rotas confiáveis, eliminar fragilidades ou prever riscos perante condições meteorológicas extremas. Os modelos serão usados também para aperfeiçoar a gestão de tráfego responsivo ao clima, aos excessos e limites de velocidade ou ainda à necessidade e melhorar infraestruturas rodoviárias.

São Paulo (Brasil)

Iluminação pública conectada à gestão de água

No litoral do Pará, fica a cidade de Guaratuba, a única no Brasil com medidores ligados à internet que foram instalados nos postes de iluminação pública pela startup SmartGreen. A solução tem como finalidade automatizar a gestão do consumo de água, incluindo leituras em tempo real ou resolução imediata de cortes de energia. Esses mesmos aparelhos podem ainda ser conectados a outros serviços públicos, como a gestão de frotas ou sistemas de segurança pública – tudo através de uma única rede. Além de disparar alertas automáticos para os piquetes de manutenção, o software da SmartGreen permite interligar redes de saneamento de esgotos ou de recolha de lixo.  

Chongqing (China)

A primeira carreira de autocarros autónomos da China

Em finais de abril, a China inaugurou a sua primeira carreira de autocarros autónomos em Chongqing, no distrito de Yongchuan. Os três Robôs-bus viajam todos os dias pela cidade num percurso de 10 quilómetros com quatro paragens e guiado por um sistema de condução inteligente em tempo real. Os veículos têm 5,9 metros de comprimento e podem transportar até 19 passageiros a uma velocidade de cruzeiro de 40 a 60 quilómetros por hora. O Robô-bus, desenvolvido pela gigante chinesa da tecnologia Baidu, é um autocarro de nível 4, ou seja, pode circular sem intervenção humana na maioria das situações. Ainda assim, um condutor está presente no banco do motorista para eventuais casos de emergência. Os passageiros também podem reservar as viagens através de app para smartphones.

Cambridge (Inglaterra)

Algoritmos e videovigilância controlam o trânsito

Sensores colocados em câmaras de videovigilância e algoritmos de machine learnig estão a ser testados em alguns dos cruzamentos mais movimentados de Cambridge. Os dispositivos são capazes de identificar diferentes modos de transporte e respetivos condutores, ajustando o sistema de semáforos para estabelecer escalas de prioridade no fluxo rodoviário. O projeto coordenado pelo Greater Cambridge Partnership recorre ao machine learnig para permitir aos semáforos aprender a gerir a circulação do trânsito de forma alterar em tempo real os seus fluxos, evitando congestionamentos, reduzindo o tempo das viagens e melhorando a qualidade do ar. O teste irá decorrer até março do próximo ano, momento em que será avaliada a sua disseminação por toda a cidade.