A urbanização levou a um aumento da congestão do tráfego, colocando desafios significativos à infraestrutura das cidades e à experiência dos condutores. Os sistemas tradicionais de gestão de tráfego centralizados muitas vezes têm dificuldade em adaptar-se rapidamente a condições de tráfego dinâmicas, resultando em ineficiências e atrasos. A integração da Inteligência Artificial (IA) e do Aprendizado de Máquina (ML) oferece uma solução transformadora, permitindo o controlo descentralizado do tráfego em tempo real e melhorando a mobilidade urbana.

Neste artigo, iremos explorar como a IA está a transformar os transportes, as suas principais vantagens nos sistemas de tráfego e o papel de soluções avançadas como o AID.Vision da MakeWise na melhoria da segurança rodoviária.

Como a IA está a transformar os transportes

A IA está a revolucionar os transportes ao permitir que os sistemas analisem dados em tempo real de diversas fontes—como o fluxo de tráfego, condições meteorológicas e atividades de peões—para prever e gerir eficazmente a dinâmica do tráfego. Através da implementação de algoritmos de IA em dispositivos localizados em interseções e vias, os semáforos podem ajustar-se autonomamente em resposta às condições imediatas, reduzindo a congestão e melhorando a segurança. Este processamento localizado minimiza a latência e melhora a capacidade de resposta do sistema às mudanças no tráfego.

Principais vantagens da IA/ML nos sistemas de tráfego

A aplicação de IA e ML nos Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS) oferece inúmeros benefícios em diferentes áreas:

• Controlo inteligente de semáforos: A monitorização do tráfego com IA utiliza câmaras e sensores para avaliar as condições do tráfego em tempo real. Modelos de aprendizado de máquina preveem padrões de congestão e otimizam os tempos dos semáforos, facilitando um fluxo de tráfego mais fluído e reduzindo os tempos de espera nas interseções.
  
• Soluções inteligentes de estacionamento: utilizam sensores e câmaras para fornecer informações em tempo real sobre a disponibilidade de lugares. Ao analisar dados históricos e atuais, estes sistemas preveem a ocupação de espaços de estacionamento, orientando os condutores para locais disponíveis de forma eficiente e reduzindo o tráfego causado pela procura de estacionamento.
  
• Gestão otimizada do fluxo de tráfego: os sistemas de reconhecimento de matrículas (LPR) melhorados com IA e ML analisam os movimentos dos veículos para otimizar o fluxo de tráfego. Estes sistemas ajustam dinamicamente os semáforos, reencaminham veículos para evitar congestionamentos e respondem rapidamente a incidentes, melhorando assim a eficiência geral das estradas.

AID.Vision: melhorando a segurança rodoviária com IA

O AID.Vision da MakeWise exemplifica a aplicação da IA na gestão do tráfego. Este sistema emprega visão computacional e IA para detetar vários incidentes nas estradas em tempo real, tais como:

• Condução em Sentido Contrário: Identifica veículos que se movem contra o fluxo do tráfego.
• Veículos Parados ou de Movimentação Lenta: Deteta veículos que estão estacionários ou a mover-se de forma anormalmente lenta.
• Peões ou Animais na Estrada: Reconhece a presença de entidades não autorizadas nas vias.

Ao detetar tais incidentes, o AID.Vision alerta prontamente os centros de operações, permitindo respostas rápidas a potenciais perigos e aumentando a segurança geral do tráfego.

A integração da IA e do ML em sistemas descentralizados e em tempo real de controlo de tráfego marca um avanço significativo no transporte urbano. Ao processar dados localmente na edge, estes sistemas oferecem soluções de gestão de tráfego mais responsivas, eficientes e adaptáveis. Inovações como o AID.Vision da MakeWise demonstram o potencial das tecnologias baseadas em IA para transformar o controlo do tráfego, conduzindo a uma mobilidade urbana mais segura e eficiente.