Fim do trânsito? A inteligência artificial promete dar uma forcinha

Já imaginou uma solução inteligente que, sem a necessidade de sensores caros nas estradas, consegue prever e gerenciar o impacto de acidentes de trânsito em tempo real? Pesquisadores do SUNY Polytechnic Institute desenvolveram um método inovador que promete revolucionar a gestão de tráfego e a segurança nas rodovias.

O professor de Engenharia de Transportes, Dr. Abolfazl Karimpour, liderou a pesquisa para criar uma tecnologia que utiliza a inteligência artificial para prever a extensão e a duração de filas e atrasos causados por acidentes, mas o mais impressionante é que tudo isso é feito a partir de dados já disponíveis, de fontes colaborativas.

Inteligência Artificial pode ajudar a diminuir trânsito de forma barata. Imagem: Alf Ribeiro/Shutterstock

Como a tecnologia funciona?

A grande sacada da pesquisa, publicada na revista Case Studies on Transport Policy, está em sua simplicidade e baixo custo. Em vez de depender de sensores físicos instalados nas vias, o novo método integra dados de velocidade e localização de veículos obtidos em tempo real de aplicativos e plataformas de navegação amplamente utilizados.

Essa abordagem permite, por exemplo, um monitoramento consistente e eficiente do impacto de acidentes em uma escala muito maior — como em todo o estado de Nova York, onde o projeto foi desenvolvido — e por uma fração do custo de métodos tradicionais.

Pesquisa utiliza-se de dados fornecidos por aplicativos e pela NYSDOT’s (Imagem: Vlad Ispas / Shutterstock.com)

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Benefícios para motoristas e agências de trânsito

O novo método dá às agências de transporte uma ferramenta poderosa para:

  • Detectar e responder a incidentes mais rapidamente.
  • Gerenciar melhor a fluidez do trânsito.
  • Aumentar a segurança nas estradas para os motoristas.

A colaboração por trás da inovação

A pesquisa mostra que colaborações entre diferentes institutos podem ser fundamentais para o desenvolvimento de soluções inovadoras. Conduzida pelo Laboratório de Pesquisa em IA de Transportes (TRAIL) do SUNY Poly, a pesquisa contou com dados do Departamento de Transportes do Estado de Nova York (NYSDOT), uma espécie de Companhia de Engenharia de Tráfego (CET), do Brasil. A agência forneceu dados cruciais, participou de sessões de planejamento e ofereceu insights valiosos que contribuíram com o resultado final do estudo.

A pesquisa contou com dados do NYSDOT, como uma CET, no Brasil. (Imagem: Rovena Rosa/Agência Brasil)

O método desenvolvido pelos pesquisadores não só abre caminho para uma gestão de tráfego mais inteligente, mas também reforça o papel da IA na construção de cidades e estradas mais seguras e eficientes. Será que, em breve, veremos essa tecnologia sendo utilizada aqui no Brasil da mesma forma?

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