Um projeto que combina Inteligência Artificial, sensores nas ruas e objetos conectados para otimizar o funcionamento de semáforos de trânsito promete reduzir o consumo de combustível dos carros em até 20%. A ideia recebeu US$ 1,89 milhão em investimentos do Departamento de Energia dos EUA para criar um novo modelo de interseções de tráfego que possa ser replicado em todo país.
A pesquisa está sendo conduzida pela Universidade do Tennessee-Chattanooga (UTC), em parceria com a Universidade de Pittsburgh, o Georgia Institute of Technology, o Oak Ridge National Laboratory e a prefeitura de Chattanooga. A cidade já possui uma avenida inteligente administrada pelo Centro de Informática Urbana e Progresso (CUIP) da UTC, que será usado como base para os experimentos.
“Este projeto é uma grande oportunidade”, afirma a diretora do CUIP, Mina Sartipi. “Este trabalho irá contribuir para o corpo existente da literatura e abrir caminho para pesquisas futuras. Nossa infraestrutura existente será a pedra angular deste trabalho, pois nos dá um precedente para a pesquisa aplicada com nuances do mundo real”.
O setor de transporte dos EUA foi responsável por mais de 69% do consumo de combustível e mais de 37% das emissões de CO2 do país. Uma pesquisa feita em 2012 pelo Departamento de Trânsito revelou que semáforos ineficientes contribuem para um atraso de tráfego anual de 295 milhões de horas parra os veículos.
Projeto utilizará a avenida conectada MLK Smart Corridor de Chattanooga. Imagem: UTC/Divulgação
A ideia do projeto é usar avançados recursos tecnológicos para gerenciar e otimizar o fluxo de tráfego urbano. Para os pesquisadores, sistemas de controle de tráfego adaptáveis utilizados atualmente para melhorar a mobilidade não foram projetados para lidar também com o consumo de combustível e as emissões.
“Nossos veículos e telefones se combinaram para tornar a direção mais segura, enquanto sistemas inteligentes diminuíram o congestionamento em algumas cidades. O próximo passo em sua evolução é a fusão desses sistemas por meio de IA”, afirma o diretor do Laboratório de Sistemas de Transporte Inteligente de Pittsburgh, Aleksandar Stevanovic.
Essa integração, de acordo com os pesquisadores, permitirá melhorias adicionais na infraestrutura, incluindo a antecipação de percursos para veículos de emergência, prioridade de sinal de trânsito e segurança de pedestres. “Este projeto é sobre conectividade. Como podemos usar a infraestrutura e os veículos conectados para melhorar os sistemas de controle de tráfego adaptativo”, completa Sartipi.
A avenida inteligente de Chattanooga, que possui dois quilômetros de comprimento, é equipada com uma rede de sensores em combinação com a análise de dados para fornecer um meio de monitorar e controlar os recursos e a infraestrutura em tempo real. Como base de testes, o corredor oferece suporte a uma ampla variedade de fontes de dados, recursos de computação e tecnologias de comunicação.
“Escolhemos uma área muito movimentada e incorporamos diversos modais, como caminhada, bicicleta e transporte público. Uma de nossas rotas de ônibus mais movimentadas passa por lá e há estações de carregamento de carros elétricos também. É uma espécie de amostra de tudo o que está acontecendo na cidade”, conta Sartipi.
Via: The Next Web
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