Pensemos em grandes cidades como São Paulo: a cada dia milhões de pessoas andam pela cidade, indo e voltando do trabalho, indo à escola, para atrações turísticas e outros.
Como se pega uma grande cidade e otimiza todo o seu transporte? Quantos veículos você precisa, onde eles devem parar, quais rotas eles devem percorer?
Esse problema é o “coração” da programação e do planejamento do transporte público: Como você otimiza o transporte, orquestrando os movimentos dos veículos e das pessoas da forma mais eficiente possível?
Você poderia supor que exista um supercomputador que pode coletar todos os dados da cidade e otimizar todo o transporte, mas não é esse o caso. Até mesmo nos dias de hoje, muitas decisões operacionais centrais em sistemas de trânsito, são realizadas utilizando-se caneta e papel, ou soluções realizadas com um software. Em qualquer caso, qualquer solução precisa de pessoas que sejam especialistas em trânsito público.
Antes que falemos sobre como o transporte público irá utilizar a inteligência artificial no futuro, olhemos mais atentamente a sua definição. Então, o que exatamente é inteligência artificial? Eis uma definição: A teoria e o desenvolvimento de sistemas de computadores capazes de realizar tarefas que usualmente requisitam a inteligência humana, tais como percepção visual, reconhecimento da voz, tomada de decisões e a tradução entre as línguas”.
Uma outra forma de se colocar isto é que a Inteligência Artificial é realmente o conjunto de coisas que não poderíamos imaginar que os computadores pudessem realizar, há 5 anos. Os avanços tecnológicos por trás da Inteligência Artificial fazem com que os computadores realizem tarefas que requisitem a inteligência humana e que não poderia ter sido por computadores anteriormente.
No mundo da mobilidade, todos os olhares estão voltados aos veículos autônomos como a principal utilização da Inteligência Artificial no transporte. Carros autônomos utilizam a Inteligência Artificial para “ver” a estrada e tomar decisões sobre a direção, acumulando inteligência suficiente para substituir o motorista humano. Esse tipo de inteligência artificial relacionada à inteligência artificial, é denominada de aprendizado profundo e requer muito “treinamento”.
Um mito relacionado aos Veículos Autônomos é que eles tornarão o trânsito em massa obsoleto, uma vez que de certa forma teremos menos pessoas na estrada pois estarão utilizando Veículos Autônomos. Então, isso significa que os “robôtáxis” irão nos transportar para todos os lugares, e não teremos mais mobilidade, pois não programamos os motoristas para essa equação? A resposta é: NÃO. O problema será o engarrafamento. Uma pesquisa interessante mostra que quando as pessoas possuem motoristas à disposição, na realidade eles aumentam as distancias dos veículos. Se isso é o que o futuro traz através da Inteligência Artificial e dos Veículos Autônomos, poderemos estar em perigo.
Eis porque nós ainda precisamos de trânsito em massa, uma vez que isoladamente pode fazer com que as pessoas circulem de forma mais eficaz, dada a real restrição, que não é a inteligência humana ou Inteligência Artificial. É a quantidade limitada de terra disponível para o transporte em nossas cidades. Logo, ainda precisamos ter trânsito em massa com um melhor planejamento, para o futuro do trabalho.
No mundo do transporte, a Inteligência Artificial não é apenas sobre Veículos Autônomos. Deveria ser também sobre o planejamento de uma melhor rede de transporte com avançada tecnologia. Para alimentar o “monstro” da Inteligência Artificial precisamos de dados que possam ser utilizados para que os sistemas de trânsito possam operar de forma mais eficaz. Dados sobre a movimentação das pessoas, demandas subjacentes e os diferentes padrões dessa demanda. Também possuímos dados do tráfego, históricos em tempo real, como também dados sobre como os ônibus circulam.
Esses dados podem ser utilizados pela Inteligência Artificial para prever a demanda, o tráfego e mais, e, juntamente com algoritmos avançados, isso pode resultar em um melhor planejamento – criando rotas que melhor combinem tanto as demandas quanto a oferta.
Por exemplo, hoje na Optibus, utilizamos dados de desempenho histórico para sugerir melhores horários que melhor atendam os critérios de custos e melhorem o desempenho no momento. Realizamos isso automaticamente, utilizando a Inteligência Artificial. Coletamos dados da movimentação de veículos na cidade, e utilizamos a Inteligência Artificial para aprender com esses dados e prever a probabilidade de desempenho real de cada viagem, baseado nos muito diferentes parâmetros, tais como hora do dia, tipo de veículo e até mesmo o motorista. Então pegamos essas previsões de Inteligência Artificial e as adicionamos para a otimização do motor, de forma que tenhamos sugestões automáticas de novos horários com melhor desempenho naquele momento.
Agora que possuímos um sistema de Inteligência Artificial que pode planejar o transporte orientado através de dados, por que não utilizamos a mesma tecnologia para operacionalizar esses planos em tempo real?
Nos dias de hoje, o planejamento, envio em tempo real e operações, são dois mundos totalmente diferentes. São até mesmo desenvolvidos por duas equipes distintas, os planejadores de um lado, e os operadores no outro lado. Os planejadores focam em criar um plano que acatará a demanda, que será mais eficaz em termos de custos e viabilidade. Os operadores focam em solucionar os problemas em tempo real. Eles não têm tempo de encontrar a solução mais otimizada, pois precisam solucionar os problemas rapidamente, para que o impacto sobre os passageiros seja mínimo.
Mas, sabem que já podemos checar bilhões de opções baseadas em dados em tempo real, e então tomar decisões inteligentes com os computadores que utilizam a Inteligência Artificial. E podemos utilizar a mesma tecnologia para:
Esse é o futuro da inteligência artificial no transporte em massa: mudar do gerenciamento de transporte em massa para a orquestração de todos os meios de transporte em uma cidade, talvez baseando-se em incentivos ou regras que otimizem as necessidades individuais e as da cidade também. Isso é necessário para evitar as ineficácias criadas por permitir que alguns meios de transporte sobreponham outros, e também para fazer melhor uso dos muitos recursos de dados sobre como as pessoas se movimentam na cidade e para onde elas desejam ir. Utilizando esses dados e oferecendo escolhas que sejam melhores para todos os moradores, é o caminho do futuro.