Com uso de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML, do inglês machine learning), o novo recurso da plataforma UrbanLogiq, consegue prever métricas de tráfego nas cidades. A nova funcionalidade utiliza dados existentes, com cruzamento de informações e volumes de segmentos rodoviários, para estimar fluxos no futuro.
Leia também: Condados do Reino Unido testam inteligência artificial para controle do tráfego
Métricas de tráfego são informações essenciais para a tomada de decisões de agentes públicos, principalmente sobre mobilidade e circulação de veículos, por exemplo. De acordo com a empresa, o recurso oferece, justamente, uma compreensão ampla do fluxo geral do tráfego de uma cidade, sem precisar despender custos com pesquisas adicionais ou coleta de dados.
Nanaimo, na Colúmbia Britânica, localizada no Canadá, foi a primeira cidade a utilizar a ferramenta. Em fase de teste, a cidade utilizou a IA para apoiar o cálculo das taxas de acidentes. Este tipo de dado mede a frequência de acidentes de trânsito em uma área específica, calculada pelo número de acidentes por unidade de volume de tráfego ou distância percorrida. Uma pesquisa para identificar estas taxas pode ajudar a encontrar áreas de alto risco e a orientar programas de melhoria da segurança rodoviária.
“Os volumes de tráfego são um elemento-chave da engenharia de transportes. Os métodos tradicionais para adquirir esta informação são caros e normalmente significam que conjuntos de dados de toda a rede podem levar anos para serem produzidos e renovados”, disse Jamie Rose, gerente de transportes da cidade de Nanaimo.
Uma avaliação realizada pela UrbanLogiq prevê que a tecnologia pode economizar cerca de US$ 1.500 a US$ 3.500 por estudos de volume de tráfego. Em reais, a economia fica entre R$ 7.885 e R$ 18.400 na conversão direta. “Nosso objetivo é capacitar planejadores e engenheiros com ferramentas baseadas em dados que apoiem uma tomada de decisão mais informada por uma fração do custo”, afirma Mark Masongsong, CEO da UrbanLogiq.
Para elaborar as estimativas, a nova função da plataforma utiliza dados históricos sobre a área. O modelo, então, identifica padrões e traça relações entre as informações, para prever padrões e demais informações do tráfego análisado. De acordo com a empresa, a plataforma é especialmente útil para áreas com falta de dados de volume.
Após a coleta, o próprio software avalia automaticamente a usabilidade dos dados, processando-as através do aprendizado de máquina. Nesta fase, a tecnologia aprende como as relações exclusivas do fluxo de tráfego da cidade analisada acontecem. A partir daí, ela consegue relacionar dados de acontecimentos com as métricas, em segmentos rodoviários variados. As informações ficam disponíveis na plataforma da UrbanLogiq.