Big Data e IA na Mobilidade Inteligente

Sinais controlados por IA ajustam dinamicamente os tempos do verde com base no tráfego em tempo real. O sistema Surtrac, em Pittsburgh, usa câmeras e radares em cada interseção para detectar veículos em aproximação e executar modelos preditivos que otimizam planos de sinal instantaneamente. As interseções se comunicam entre si para que sinais a jusante saibam quando o tráfego está chegando.

Modelos de aprendizado de máquina antecipam onde e quando gargalos vão se formar analisando padrões históricos, clima e eventos especiais. Sistemas de IA podem "ver" problemas à frente e permitir que planejadores urbanos desviem o tráfego preventivamente ou ajustem tarifas antes que os engarrafamentos ocorram.

Estudos mostram que algoritmos de IA treinados com dados de câmeras de tráfego e GPS preveem congestionamentos futuros muito melhor do que métodos manuais, dando às autoridades tempo para responder de forma proativa.

Apps de navegação aproveitam big data para oferecer rotas mais rápidas em tempo real. Google Maps e Waze coletam enormes trajetórias de veículos e relatos de incidentes dos usuários e aplicam IA para combinar perfis de velocidade históricos com condições ao vivo. O app sugere desvios se um congestionamento previsto estiver se formando, e alguns sistemas enviam alertas de rota alternativa a milhares de veículos simultaneamente.

A IA analisa feeds de câmeras e dados de sensores para identificar acidentes ou condições perigosas instantaneamente. Algoritmos de visão computacional detectam veículos parados, destroços, buracos, trechos escorregadios ou pedestres na via e enviam alertas a motoristas e operadores imediatamente.

O laboratório de tráfego de Dubai vai além ao identificar locais propensos a acidentes, permitindo que as autoridades implantem medidas preventivas com antecedência. Relatos colaborativos de incidentes são agrupados para confirmar perigos mais rápido que os relatos tradicionais ao 911.

Big data melhora ônibus, metrôs e redes de bicicletas. A IA aprimora horários de ônibus com base em padrões de demanda e previsões de tráfego. Em Londres, câmeras e sensores com IA foram testados para gerir fluxos de passageiros e acelerar os bloqueios de bilhetes em até 30%.

As análises sincronizam ônibus e trens com sinais de trânsito e entre si, reduzindo tempos de espera. Agências de transporte analisam o uso de bicicletas compartilhadas e patinetes elétricos (através de dados de aplicativos móveis) para planejar novas ciclovias e otimizar redes multimodais.

Frotas de caminhões e entregas usam análises de tráfego em tempo real para otimizar rotas visando eficiência de combustível. Plataformas de big data ingerem feeds de tráfego ao vivo para desviar veículos de carga ao redor de atrasos, reduzindo custos significativamente. Armazéns usam modelos preditivos para programar envios em janelas de menor tráfego, e a otimização dinâmica de rotas com IA é agora padrão em softwares logísticos modernos.

Coletar e centralizar dados de movimento levanta preocupações de privacidade. As autoridades devem garantir que informações pessoais de deslocamento sejam anonimizadas e protegidas.

Medidas de cibersegurança são essenciais para evitar acessos não autorizados aos sistemas de controle de tráfego.

Sistemas inteligentes exigem hardware extensivo – desde sensores onipresentes até comunicações de alta velocidade (redes 4G/5G) e infraestrutura de computação poderosa. Atualizar equipamentos legados de tráfego é caro, e a manutenção contínua não é trivial, especialmente para cidades com infraestrutura envelhecida.

Dados de tráfego vêm de muitas agências e empresas privadas. Mesclar streams de GPS de telefones com detectores de laço legados ou bancos de dados de agências é complexo. Diferenças em formatos, lacunas de cobertura e sensores ruidosos colocam desafios técnicos.

Muitas cidades agora compram dados de GPS do Google/Waze para complementar seus próprios sensores, mas alinhar essas fontes requer engenharia de dados robusta e validação cuidadosa.

Decisões de IA devem ser justas e equitativas. Se prioridades de sinal favorecerem certas rotas ou bairros, surgem questões de equidade. Sistemas devem ser calibrados para atender a todos os usuários de forma justa.

Líderes de transporte devem garantir que a IA não prejudique, sem querer, ciclistas, pedestres ou áreas desfavorecidas. Singapura, por exemplo, insiste na supervisão humana para prevenir viés e assegurar resultados equitativos.

Modelos de IA podem falhar em condições incomuns (clima extremo, incidentes graves). Planejadores ressaltam que essas ferramentas devem aumentar, e não substituir, operadores humanos. Como notou o chefe de tráfego de Seul, a IA deve funcionar como "um assistente" dos tomadores de decisão humanos.