ArtigosCidades InteligentesIA e IoT: gestão de transporte em cidades inteligentes

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As Smart Cities de hoje são movidas por tecnologias avançadas que estão constantemente remodelando áreas urbanas. A IA e a IoT estão se tornando cada vez mais essenciais para o funcionamento do mundo. Serviços baseados em nuvem, a Internet das coisas, plataformas analíticas e muitas ferramentas de IA estão mudando a maneira como os cidadãos interagem e se movem em seu ambiente.

Fonte: Unite.AI

Essas tecnologias modernas, conforme descrito pela Blue Orange Digital , uma agência de consultoria e desenvolvimento de IA de primeira linha em Nova York, permitem aplicativos que vão desde o gerenciamento de resíduos até a otimização do fornecimento de alimentos e digitalização da saúde. No processo, eles estão interrompendo setores inteiros e criando novas oportunidades de negócios e aplicativos.

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 em diferentes modalidades de transporte interagem de maneiras complexas. Além disso, as decisões precisam ser tomadas em tempo real, a fim de garantir a segurança e o bem-estar de todos os participantes do trânsito.

O planejamento de atividades em tal ambiente é uma tarefa extremamente desafiadora. Felizmente, as tecnologias de Smart City movidas por IA já estão fazendo um grande progresso no tratamento de alguns dos problemas de gerenciamento de transporte mais urgentes.

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

Os dados coletados permitem rotas otimizadas para todos os tipos de veículos

Dados são poder, e isso vale especialmente para planejadores de cidades: tornou-se obrigatório que suas decisões sejam baseadas em dados. Informações sobre como as diferentes áreas da cidade são usadas pelos cidadãos (dados de mobilidade) podem fornecer percepções cruciais sobre as necessidades de transporte. Ele oferece a eles uma visão geral precisa de como os diferentes caminhos da cidade estão sendo usados ​​e, assim, aumenta as chances de um planejamento mais preciso e amigável para o cidadão.

Os dados crowdsourced são hoje em dia onipresentes e se originam em uma variedade de dispositivos. Nossos smartphones, tablets, laptops e até carros estão constantemente emitindo dados de geolocalização. Uma variedade de aplicativos está capturando esses dados e usando-os para potencializar os serviços voltados para o consumidor. Ao mesmo tempo, as estruturas analíticas facilitam a extração de insights dessas fontes de dados heterogêneas. Ao compartilhar esses dados com a administração e os planejadores da cidade, é possível capitalizar esses dados valiosos de mobilidade para melhorar o processo de planejamento.

Pense nas ciclovias mais populares da sua cidade ou nas áreas de pedestres mais populosas. Planejar sem o conhecimento de como essas áreas são usadas seria equivalente a escalar o Monte Everest com os olhos vendados, no escuro. Visualização e análise são definitivamente necessárias para iluminar o processo e garantir que todas as decisões de planejamento sejam baseadas em dados gerados pelos cidadãos.

Os benefícios dos dados de mobilidade crowdsourced podem se traduzir em melhor capacidade de caminhada e tempos de deslocamento reduzidos. Para os ciclistas, por exemplo, isso se traduz em rotas otimizadas e vias mais verdes, enquanto para os motoristas significa menos tempo gasto no centro da cidade, esperando por semáforos e pedestres. Os dados de mobilidade fazem todos participantes do tráfego onde todos ganham.

Visão computacional e IA permitem a segurança de pedestres e veículos

Garantir a segurança no trânsito público é uma responsabilidade crucial dos sistemas de gerenciamento de transporte. O ambiente complexo criado por veículos e pedestres precisa ser mantido sob vigilância, a fim de garantir a segurança de todos os participantes do tráfego.

Felizmente, há tecnologia disponível que torna possível automatizar essas tarefas de vigilância e delegá-las a softwares e algoritmos. Visão computacional e análise de vídeo podem ser implementadas em câmeras de beira de estrada, mas também em carros.

Algoritmos podem realizar cálculos na borda e podem detectar anormalidades situacionais e comportamentais no momento em que acontecem. Desde a leitura automatizada de placas até a detecção de padrões de caminhada, uma variedade de aplicações se torna possível graças à visão computacional. Quando implementados como parte dos sistemas de gerenciamento de tráfego, eles podem minimizar os altos riscos associados à direção descuidada e garantir a segurança das áreas públicas de pedestres.

Delegar e automatizar tarefas ao software tem o potencial de criar um ambiente muito mais seguro para todos os participantes do tráfego. A visão computacional e a análise de vídeo são as tecnologias líderes nos esforços nessa direção.

Sensores IoT permitem o monitoramento preciso do tráfego em cidades inteligentes

Entender o trânsito é uma tarefa que precisa ser realizada em tempo real, de forma a otimizar o fluxo, dentro e fora das áreas urbanas. Isso envolve a identificação e comunicação de acidentes, congestionamentos e obstáculos temporários à beira da estrada, entre outros eventos de tráfego.

As tecnologias de sensores e os protocolos de comunicação sem fio avançados possibilitam que todos os tipos de veículos comuniquem a direção, a velocidade e os tempos de viagem. Não há limite para a quantidade de informações que eles podem comunicar, devido ao aumento da personalização dos dispositivos IoT. Eles não apenas podem ser anexados a qualquer objeto em movimento, mas também tornam possível coletar e comunicar informações contextuais do ambiente.

Os dados coletados por sensores possibilitam a execução de análises em tempo real, que impulsionam as decisões imediatas de gerenciamento de tráfego. Um exemplo de aplicação é o de sinais de tráfego adaptáveis, que não são simplesmente programados, mas levam em consideração as 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 à redução do congestionamento e ao aumento da fluidez do tráfego. Ao ajudar as instituições de gerenciamento de tráfego a reduzir emissões, ruídos e tempos de viagem, as tecnologias de sensores baseadas em IoT desempenham um papel crucial em qualquer sistema de gerenciamento de transporte moderno.

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

Os planejadores e engenheiros urbanos estão agora trabalhando em ambientes cada vez mais complexos e precisam resolver problemas cada vez mais complexos. A IA e a IoT os estão ajudando a resolver esses problemas.

O gerenciamento de tráfego e transporte representa 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 afetar o bom funcionamento de todas as outras funções da cidade.

Felizmente, as tecnologias modernas permitem aproveitar os dados de mobilidade gerados pelos cidadãos para lidar com essas tarefas complexas. Com o aumento da disponibilidade de estruturas analíticas, serviços em nuvem e dispositivos de coleta de dados, é possível encontrar soluções modernas e integrar dados em tempo real como parte das decisões de gerenciamento de tráfego.

Quando os dados são usados ​​para tomar decisões e obter um melhor entendimento da dinâmica das viagens na cidade, a qualidade dos aplicativos de gerenciamento também aumenta. Isso garante que as estratégias de controle de tráfego e os projetos de desenvolvimento de infraestrutura futuros corresponderão com precisão às necessidades dos cidadãos. AI e IoT estão se tornando a nova norma tecnológica e esse é um futuro que esperamos ansiosamente.


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