Quer saber como a "IA prevê o trânsito no horário de pico"? Vamos explorar este artigo com a INVIAI para encontrar a resposta!

Nas cidades movimentadas, rodovias e ruas frequentemente se transformam em estacionamentos durante o horário de pico – um problema frustrante e custoso. Estudos estimam que a congestão no trânsito custa a muitas economias cerca de 2% do PIB. Nos EUA, por exemplo, o motorista médio perde aproximadamente 43 horas por ano preso no trânsito.

Esse tempo perdido também representa bilhões de dólares em produtividade perdida, consumo extra de combustível e mais poluição e estresse para a saúde das pessoas.

Para enfrentar isso, planejadores de transporte estão recorrendo à inteligência artificial. Ao prever onde e quando os congestionamentos ocorrerão, os sistemas de IA buscam suavizar o fluxo de trânsito antes mesmo que a lentidão comece.

As previsões modernas de trânsito baseadas em IA dependem de big data. Elas coletam vastos fluxos de informações sobre as vias: contagens e velocidades de sensors e câmeras, rastreamentos de GPS de smartphones e veículos, e até fatores externos como clima ou eventos especiais.

Por exemplo, câmeras de trânsito e dispositivos GPS fornecem dados ao vivo que a IA analisa junto com padrões históricos das mesmas vias.

Isso permite que o modelo “saiba” que um trecho de rodovia geralmente desacelera nas manhãs de dias úteis, ou que um show no centro da cidade trará mais carros para certas ruas. Na prática, sistemas como o Google Maps combinam leituras de trânsito em tempo real com anos de tendências passadas para prever as condições de 10 a 50 minutos à frente.

Na prática, a IA pergunta: “Considerando o que está acontecendo agora e o que normalmente ocorre neste horário, como estará o trânsito em breve?”

As principais fontes de dados para os modelos de trânsito da IA incluem:

• Dados históricos de trânsito: Velocidades e volumes em cada via por hora do dia/semana.
• Dados ao vivo: Contagens e velocidades de veículos em tempo real de sensores de estrada, câmeras de trânsito e dispositivos com GPS.
• Informações externas: Relatórios meteorológicos, alertas de acidentes ou obras, e agendas de eventos especiais.
• Algoritmos de aprendizado de máquina: Modelos (como redes neurais) que aprendem padrões complexos a partir de todas essas entradas.

Os modelos de IA processam esses dados com técnicas avançadas. Métodos estatísticos tradicionais têm dificuldade com a escala e variabilidade do trânsito urbano, por isso os pesquisadores agora usam deep learning.

Por exemplo, redes neurais recorrentes (RNNs) ou redes convolucionais capturam mudanças no trânsito ao longo do tempo, e redes neurais gráficas (GNNs) utilizam explicitamente a estrutura da rede viária.

No sistema do Google, trechos próximos de estrada são agrupados em “supersegmentos” e uma GNN é treinada com dados de trânsito para prever tempos de viagem para cada um. Os tempos previstos (ETAs) são então usados para classificar rotas possíveis. O diagrama abaixo ilustra esse processo:

Fluxo de previsão de trânsito do Google: dados anônimos de rotas e velocidades são agrupados em supersegmentos, processados por uma Rede Neural Gráfica para prever tempos de viagem, e usados para classificar rotas por ETA.

Aplicações no Mundo Real

A previsão de trânsito com IA já é usada por empresas de tecnologia e cidades ao redor do mundo. Por exemplo, o Google Maps integra dados ao vivo dos usuários e modelos de IA para prever congestionamentos.

Ele “lembra” que uma determinada rodovia geralmente desacelera das 6h às 7h, e combina esse histórico com velocidades ao vivo para prever as condições futuras.

O laboratório de IA do Google, DeepMind, relata que modelos aprimorados de aprendizado de máquina (usando GNNs) aumentaram a precisão do ETA em até 50% em cidades como Taichung e Sydney. Após essa melhoria, mais de 97% dos ETAs foram altamente precisos.

Em outras palavras, se a IA prevê que sua rota levará 30 minutos, ela quase sempre está certa.

Outras plataformas comerciais usam ideias semelhantes. A empresa de análise de trânsito INRIX afirma que sua IA pode “prever velocidades de trânsito em tempo real em todas as vias” ao processar décadas de dados.

A Inrix aproveita avanços em IA e computação em nuvem para cobrir até ruas menores que sensores tradicionais não detectam.

Apps de navegação como Waze (do Google) e Apple Maps também usam GPS colaborativo e IA para alertar motoristas sobre lentidões iminentes, às vezes sugerindo rotas alternativas antes que o congestionamento se forme.

Cidades e agências de transporte também estão adotando IA. Em Bellevue, Washington, por exemplo, câmeras em 40 cruzamentos transmitem vídeo ao vivo para uma IA que identifica pontos críticos de congestionamento em tempo real.

Na Dinamarca, sistemas municipais usam IA para processar volumes de trânsito e ajustar automaticamente os tempos dos semáforos (luzes verdes) conforme o fluxo atual.

Até os semáforos tradicionais estão ficando mais inteligentes: Pittsburgh e Los Angeles agora possuem semáforos adaptativos com IA que se ajustam dinamicamente, reduzindo o tempo parado e mantendo os carros em movimento. Projetos de pesquisa estão em andamento globalmente.

Uma colaboração Europa–Japão está testando um sistema de deep learning chamado TRALICO que prevê congestionamentos e controla semáforos em Istambul.

Todas essas implementações reais têm como objetivo prever a congestão com antecedência para que os planejadores possam agir antes que os engarrafamentos se formem.

Benefícios para Motoristas e Cidades

Os benefícios de previsões de trânsito precisas são enormes. Para os motoristas, a IA significa tempos de viagem mais confiáveis e menos tempo perdido no trânsito.

Os aplicativos podem avisar antes de você sair se uma via logo ficará congestionada, ou redirecioná-lo para evitar lentidões.

Estudos indicam que isso pode economizar horas para os motoristas toda semana. A orientação da IA também reduz o consumo de combustível – menos tempo parado em semáforos ou andando em ritmo de engarrafamento significa menos gasolina queimada.

De fato, um projeto de IA do Google relata redução de 30% nas paradas de veículos e 10% nas emissões de combustível em cruzamentos movimentados.

No nível das cidades, um fluxo de trânsito mais suave se traduz em menos poluição e ganhos econômicos. Menos tempo no trânsito significa maior produtividade, menos estresse no deslocamento e ar mais limpo.

Em resumo, as previsões com IA ajudam as pessoas a tomar decisões melhores sobre rotas e auxiliam as cidades a planejar redes viárias mais eficientes.

Desafios e Perspectivas Futuras

Construir previsões de trânsito com IA não é isento de desafios. Obter e processar tantos dados pode ser caro – as cidades podem precisar investir em sensores, câmeras e infraestrutura computacional.

Integrar a IA em sistemas de trânsito legados é complexo, e a equipe precisa ser treinada para usar as novas ferramentas.

Também há preocupações com privacidade e vieses nos dados. Grandes conjuntos de dados de localização devem ser tratados com segurança, e os modelos podem falhar se os dados de treinamento tiverem lacunas (por exemplo, a falta de dados sobre estradas rurais é uma falha conhecida).

A segurança cibernética é outro ponto: sistemas de trânsito conectados podem ser alvos de ataques, portanto, são necessárias proteções robustas.

Apesar desses desafios, os especialistas estão otimistas. A IA na gestão de trânsito ainda está no começo, com muito espaço para crescimento. Pesquisadores veem caminhos claros para o futuro – como criar modelos que se adaptem em tempo real a eventos súbitos (como o fim de um jogo esportivo) e expandir soluções para áreas rurais.

Uma ideia inovadora é usar modelos de linguagem avançados (como os por trás do ChatGPT) para adicionar contexto às previsões. Por exemplo, um novo método permite que a IA “entenda” informações escritas sobre fechamentos de vias ou eventos e as incorpore à previsão.

Em um futuro próximo, sistemas de IA poderão integrar relatórios de trânsito de redes sociais ou notícias ao vivo, tornando as previsões ainda mais inteligentes.

>>> Clique para saber como: A IA otimiza rotas de ônibus para reduzir os tempos de espera 

Em resumo, a inteligência artificial está transformando a forma como lidamos com o trânsito no horário de pico. Ao aprender com vastas tendências históricas e condições de tráfego ao vivo, os sistemas de IA podem antecipar e estimar onde a congestão ocorrerá.

Isso oferece a motoristas e cidades uma vantagem valiosa: ajustar sinais, redirecionar veículos ou alterar horários antes que os engarrafamentos se formem.

Com avanços contínuos e implementação cuidadosa, a previsão de trânsito baseada em IA promete tornar nossos deslocamentos mais curtos, limpos e menos estressantes.