Cidades InteligentesMobilidade UrbanaO gerenciamento de tráfego baseado em IA melhora a mobilidade, economiza combustível e reduz a poluição

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De acordo com o Livro de Dados de Energia de Transporte de 2020, o setor de transporte é responsável por mais de 69% do consumo de petróleo. A Agência de Proteção Ambiental afirma que as emissões do transporte respondem por cerca de 28% do total das emissões de gases de efeito estufa dos EUA.

Fonte: GCNtech

Nem todo esse combustível é usado de forma eficiente, contribuindo para as emissões de CO2 sem trazer benefícios reais. Os veículos que param no semáforo vermelho, em ponto morto enquanto esperam as luzes de sinalização mudarem e acelerando para voltar à velocidade, desperdiça combustível e adiciona poluentes ao ar. Veículos em marcha lenta desperdiçam mais de 6 bilhões de galões de gasolina e diesel combinados a cada ano, estima o DOE  .

Embora a implantação de sistemas de controle de tráfego adaptáveis ​​(ATCS) que sincronizam o tempo dos semáforos para limitar paradas e partidas tenham melhorado a mobilidade e a eficiência do tráfego, eles não foram projetados para lidar com o consumo de combustível e as emissões.

Agora, pesquisadores da Universidade do Tennessee em Chattanooga, da Universidade de Pittsburgh, do Instituto de Tecnologia da Geórgia, do Laboratório Nacional de Oak Ridge e da cidade de Chattanooga receberam US$1,89 milhões em financiamento do DOE para criar um novo modelo de interseções de tráfego que reduza a energia consumo e melhora o fluxo do tráfego.

O objetivo do projeto é desenvolver um ATCS Ecológico de feedback dinâmico que reduza o consumo de combustível no nível do corredor em 20%, enquanto mantém um ambiente de transporte seguro e eficiente. A integração de inteligência artificial e aprendizado de máquina oferecerá suporte a uma série de aplicativos de transporte inteligentes, incluindo a preferência de veículos de emergência, prioridade de sinal de trânsito e segurança de pedestres, de acordo com funcionários da Pitt.

Nossos veículos e telefones se combinaram para tornar a direção mais segura, enquanto os novos sistemas de transporte inteligentes melhoraram o congestionamento do tráfego em algumas cidades. O próximo passo em sua evolução é a fusão desses sistemas por meio de IA “, disse Aleksandar Stevanovic, diretor do Laboratório de Sistemas de Transporte Inteligente de Pittsburgh.

A criação de tal sistema, especialmente para corredores urbanos densos e áreas extensas, pode melhorar muito a energia e impactos de sustentabilidade ”, disse ele. “Isso é fundamental, pois nosso portfólio de transporte continuará a depender fortemente de veículos movidos a gasolina por algum tempo”.

O Laboratório Nacional de Oak Ridge já está trabalhando em uma fatia do problema.

Os pesquisadores estão usando câmeras aéreas e sensores rodoviários para identificar caminhões comerciais que consomem muita gasolina no trânsito. Algoritmos de IA e de aprendizado de máquina identificam os veículos menos eficientes, rastreiam seu caminho e velocidade e alteram os sinais de trânsito à frente dos veículos. Isso elimina muitas das partidas e paradas ineficientes em cruzamentos e minimiza o consumo de combustível.

A pesquisa será conduzida no corredor inteligente existente na Universidade do Tennessee em Chattanooga, que apresenta uma variedade de sensores, recursos de computação e redes sem fio experimentais para apoiar a pesquisa de transporte inteligente.

Câmeras, LIDAR, radar, rádios definidos por software, comunicações sem fio, qualidade do ar e sensores de áudio coletam informações de seus pontos em postes ao longo de uma seção de 10 quarteirões do Martin Luther King Boulevard no centro da cidade.

Para um projeto de transporte inteligente, esses dados permitiram aos pesquisadores prever onde os acidentes são mais prováveis ​​de ocorrer nas próximas seis horas, com base no dia, hora e condições meteorológicas.

A rede de fibra óptica de 10Gbps de Chattanooga é a base do ambiente de teste da cidade inteligente, permitindo que os sensores transmitam dados em tempo real. A rede de fibra ótica automatizada em toda a comunidade e o sistema de distribuição de energia da rede inteligente foram construídos pela EBP, uma autoridade municipal, e inclui recursos de comunicação que não apenas ajudam a gerenciar o uso de energia elétrica na rede inteligente, mas também dão suporte à pesquisa de cidades inteligentes.

Em 2014, o EPB fez parceria com o Laboratório Nacional de Oak Ridge para usar a rede inteligente de Chattanooga como um laboratório vivo para testar e desenvolver novas tecnologias de energia.


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