IA e IoT: Gerenciamento de Transporte em Cidades Inteligentes

As Cidades Inteligentes de hoje são impulsionadas por tecnologias avançadas que estão constantemente redesenhando áreas urbanas. A IA e o IoT estão se tornando cada vez mais integrais ao modo como o mundo opera. Serviços baseados em nuvem, Internet das Coisas, plataformas de análise e muitas ferramentas de IA estão mudando a forma como os cidadãos interagem e se movem dentro de seu ambiente.Essas tecnologias modernas, como delineadas pela Blue Orange Digital, uma agência de consultoria e desenvolvimento de IA de primeiro nível em NYC, permitem aplicações que variam desde gerenciamento de resíduos até otimização do suprimento de alimentos e digitalização da saúde. No processo, elas estão disruptando indústrias inteiras e criando novas oportunidades e aplicações de negócios. 

Entre todas as responsabilidades urbanas, o gerenciamento de transporte apresenta um problema interessante, mesmo para as ferramentas e tecnologias de IA mais avançadas. O tráfego da cidade é um ambiente altamente dinâmico, onde milhares de participantes usando diferentes modalidades de transporte interagem de maneiras complexas. Além disso, as decisões precisam ser tomadas em tempo real, para garantir a segurança e o bem-estar de todos os participantes do tráfego. A planejamento de atividades em tal ambiente é uma tarefa extremamente desafiadora. Felizmente, as tecnologias de Cidade Inteligente impulsionadas por IA já estão fazendo grandes progressos no combate a alguns dos problemas de gerenciamento de transporte mais prementes. 

Abaixo está uma lista das soluções de gerenciamento de tráfego mais comuns que as tecnologias de IoT e IA estão impulsionando.

Dados coletados pela multidão permitem rotas otimizadas para todos os tipos de veículos

Os dados são poder, e isso é especialmente verdadeiro para os planejadores da cidade: tornou-se mandatório que suas decisões sejam apoiadas por dados. Informações sobre como diferentes áreas da cidade são usadas pelos cidadãos (dados de mobilidade) podem fornecer insights cruciais sobre as necessidades de transporte. Oferecem uma visão geral precisa de como diferentes trilhos da cidade estão sendo usados e, portanto, aumentam as chances de planejamento mais preciso e amigável ao cidadão.

Os dados coletados pela multidão são ubíquos e originam-se em uma variedade de dispositivos. Nossos smartphones, tablets, laptops e até mesmo carros estão constantemente emitindo dados de geolocalização. Uma variedade de aplicações está capturando esses dados e usando-os para alimentar serviços voltados para o consumidor. Ao mesmo tempo, os frameworks de análise tornam fácil extrair insights de fontes de dados heterogêneas. Ao compartilhar esses dados com a administração da cidade e os planejadores da cidade, é possível capitalizar nesses ricos dados de mobilidade para melhorar o processo de planejamento. 

Pense nas trilhas de bicicleta mais populares em sua cidade ou nas áreas pedestres mais movimentadas. Planejar sem conhecimento de como essas áreas são usadas seria equivalente a escalar o Monte Everest às cegas, no escuro. Visualização e análise são definitivamente necessárias para trazer luz ao processo e garantir que todas as decisões de planejamento sejam alimentadas por dados gerados pelo cidadão.

Os benefícios dos dados de mobilidade coletados pela multidão podem se traduzir em melhor acessibilidade e redução do tempo de deslocamento. Para os ciclistas, isso se traduz em rotas otimizadas e trilhas mais verdes, enquanto para os motoristas significa menos tempo gasto nos centros da cidade, esperando por semáforos e pedestres. Os dados de mobilidade tornam isso uma vitória para todos os participantes do tráfego.

Visão computacional e IA permitem segurança para pedestres e veículos

Garantir a segurança nas estradas públicas é uma responsabilidade crucial dos sistemas de gerenciamento de transporte. O ambiente complexo criado por veículos e pedestres precisa ser mantido sob vigilância cerrada, para garantir a segurança de todos os participantes do tráfego.

Felizmente, a tecnologia está disponível para automatizar tais tarefas de vigilância e delegá-las a software e algoritmos. Visão computacional e análise de vídeo podem ser implementadas tanto em câmeras ao lado da estrada quanto em carros. Algoritmos podem realizar cálculos na borda e detectar anormalidades situacionais e comportamentais no momento em que ocorrem. Desde a leitura automática de placas de licença até a detecção de padrões de caminhada, uma variedade de aplicações se torna possível graças à visão computacional. Quando implementada como parte dos sistemas de gerenciamento de tráfego, elas podem minimizar os altos riscos associados à direção imprudente e garantir a segurança de áreas pedestres públicas. 

Delegar tarefas automatizadas para software tem o potencial de criar um ambiente muito mais seguro para todos os participantes do tráfego. Visão computacional e análise de vídeo são as tecnologias líderes para esforços nessa direção.

Sensores IoT permitem monitoramento de tráfego preciso em cidades inteligentes

Entender o tráfego é uma tarefa que precisa ser feita em tempo real, para ser capaz de otimizar o fluxo de tráfego, tanto dentro quanto fora das áreas urbanas. Isso envolve a identificação e comunicação de acidentes, congestionamentos e obstáculos temporários ao lado da estrada, entre outros eventos de tráfego.

Tecnologias de sensores e protocolos de comunicação sem fio avançados tornam possível que todos os tipos de veículos comuniquem direção, velocidade e tempo de viagem. Não há limite para a quantidade de informações que eles podem comunicar, dado o aumento da customização dos dispositivos IoT. Não apenas eles podem ser anexados a qualquer objeto em movimento, mas também tornam possível coletar e comunicar informações contextuais do ambiente. 

Os dados coletados pelos sensores tornam possível executar análises em tempo real, que alimentam decisões imediatas de gerenciamento de tráfego. Um exemplo de aplicação é o de sinais de tráfego adaptativos, que não são simplesmente programados, mas levam em conta informações de tráfego ao vivo.

Os benefícios das soluções baseadas em sensores podem ser traduzidos em medidas ativas de gerenciamento de tráfego. Eles permitem previsão e controle de curto prazo e podem levar a redução de congestionamento e aumento da fluidez do tráfego. Ao ajudar as instituições de gerenciamento de tráfego a reduzir as emissões, o barulho e os tempos de viagem, as tecnologias de sensores baseadas em IoT desempenham um papel crucial em qualquer sistema moderno de gerenciamento de transporte.

O que vem por aí para IA e IoT em cidades inteligentes?

Os planejadores e engenheiros da cidade estão agora trabalhando em ambientes cada vez mais complexos e precisam resolver problemas cada vez mais complexos. A IA e o IoT estão ajudando a resolver esses problemas. O gerenciamento de tráfego e transporte apresenta um desafio moderno que seria difícil de resolver sem a ajuda de software e algoritmos. Além disso, o gerenciamento de tráfego desempenha um papel crucial em qualquer Cidade Inteligente, pois pode facilmente impactar o funcionamento de todas as outras funções da cidade.Felizmente, as tecnologias modernas tornam possível aproveitar os dados de mobilidade gerados pelo cidadão para resolver tais tarefas complexas. Com a disponibilidade aumentada de frameworks de análise, serviços de nuvem e dispositivos de coleta de dados, torna-se possível encontrar soluções modernas e integrar dados em tempo real como parte das decisões de gerenciamento de tráfego. 

Quando os dados são usados para tomada de decisão e para obter uma melhor compreensão da dinâmica de viagem da cidade, a qualidade das aplicações de gerenciamento também aumenta. Isso garante que as estratégias de controle de tráfego e os projetos de desenvolvimento de infraestrutura futuros correspondam precisamente às necessidades dos cidadãos. A IA e o IoT estão se tornando a nova norma tecnológica e esse é um futuro que estamos ansiosos para ver.