Vamos pensar aqui mesmo em Goiânia: a cada dia, centenas de milhares de pessoas se deslocam pela cidade, indo para o trabalho, escola, lazer, visitar locais turísticos e muito mais. Como otimizar toda a rede transporte da cidade de Goiânia e mais 18 em seu entorno? Qual o número ideal de ônibus, onde eles devem parar, que rotas devem seguir?

Além da quantidade de deslocamentos devemos lembrar que a ação humana é imprevisível e portanto as necessidades das pessoas se alteram a todo tempo cada vez mais dinâmica. Citando Mises:

"A ação visa a substituir um estado de coisas menos satisfatório por outro mais satisfatório. Para saber se o resultado de uma ação será considerado mais ou menos satisfatório, é preciso prever corretamente todas as consequências, tanto a curto como a longo prazo.“ — Ludwig von Mises,

Esses são os problemas que estão no centro do planejamento e programação do transporte público e assim temos a seguinte indagação: Como melhor adequar a oferta do sistema de transporte, orquestrando as linhas e a necessidade das pessoas da maneira mais eficiente?

Será que todas as cidades utilizam um supercomputador que pode pegar todos os dados da cidade e otimizar todo o transporte? Infelizmente não, ainda hoje, muitas decisões operacionais essenciais para mobilidade urbana são feitas com papel e caneta ou soluções baseadas em planilha excel.

Mas o que é inteligência artificial?

Antes de falarmos sobre como o transporte público pode se beneficiar com a inteligência artificial no futuro, vamos dar uma olhada em sua definição:

“A teoria e o desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução entre idiomas”

Outra forma de colocar isso é que IA se refere a todas as coisas que não poderíamos imaginar os computadores fazendo 5 anos atrás sem a intervenção humana. Os avanços tecnológicos por trás da IA estão trazendo soluções computacionais para fazer tarefas que exigem inteligência humana e não podiam ser resolvidas por computadores antes.

Estamos falando de veículos autônomos?

No mundo da mobilidade, a maioria dos olhos está voltada para os veículos autônomos como a principal aplicação da IA no transporte. Carros autônomos usam IA para “ver” a estrada e tomar decisões sobre como dirigir, acumulando inteligência suficiente para substituir um motorista humano. Esse tipo de inteligência artificial relacionada à visão é chamado de aprendizado profundo e requer muito “treinamento”.

IA para melhor transporte público

No mundo dos transportes, IA não se trata apenas de veículos autônomos. Também deve ser para o planejamento de um melhor serviço de transporte com tecnologia avançada. Para alimentar o IA, precisamos de dados, e há muitos dados que podem ser usados para ajudar os sistemas a operar de maneira mais eficaz. Dados sobre o movimento das pessoas, a demanda subjacente e os diferentes padrões dessa demanda. Também temos dados de tráfego, tanto históricos como em tempo real, bem como dados sobre como os ônibus se movem.

Esses dados podem ser usados pela IA para prever a demanda, o tráfego e muito mais, e junto com algoritmos avançados, isso pode resultar em um melhor planejamento - criando rotas que correspondam melhor à demanda e ao fornecimento.

Por exemplo, a solução escolhida pode usar dados históricos de desempenho para sugerir melhores programações que irão atender aos critérios dos usuários e melhorar o desempenho. Fazemos isso automaticamente, usando IA. Para isso utilizam dados de movimento de veículos na cidade e aplica IA para aprender com esses dados e prever a probabilidade de desempenho pontual de cada viagem, com base em muitos parâmetros diferentes, como hora do dia, tipo de veículo e até mesmo o desenho do motorista. Em seguida, essas previsões de IA são incorporados ao mecanismo de otimização, para apresentar sugestões automáticas de novos horários com melhor desempenho.

A seguir - controle em tempo real

Agora que temos um sistema de IA que pode planejar o transporte com base em dados, por que não usamos a mesma tecnologia para operação em tempo real?

Hoje, o planejamento e a operação em tempo real são dois mundos totalmente diferentes. Eles são executados por equipes diferentes - planejadores de um lado e operadores do outro. Os planejadores se concentram em criar um plano que atenda à demanda, seja o mais eficiente em termos de custos e viabilidade. Os operadores estão focados em resolver problemas em tempo real. Eles não têm tempo para encontrar a solução ideal, porque precisam resolver os problemas rapidamente para que haja um impacto mínimo sobre os passageiros.

Mas você sabe quem já pode verificar bilhões de opções com base em dados em tempo real e depois tomar decisões inteligentes? Soluções que usam IA. Podemos usar a mesma tecnologia para:

1. Obter dados em tempo real sobre o deslocamento das pessoas e a necessidade de veículos.

2. Prever problemas em tempo real, como atrasos, alta demanda, etc.

3. Avaliar várias opções diferentes, sob as restrições existentes, e sugerir em tempo real a melhor solução

O futuro - Orquestração

Este é o futuro da inteligência artificial no transporte coletivo: passar da gestão do transporte coletivo à orquestração de todos os meios de transporte em uma cidade, talvez com base em incentivos ou políticas que otimizem as necessidades individuais e também as da cidade. Isso é necessário para evitar as ineficiências criadas ao permitir que alguns modos de mobilidade canibalize outros e também para melhorar uso das muitas fontes de dados diferentes sobre como as pessoas se movem na cidade e para onde querem ir. Pegar esses dados e oferecer as melhores escolhas para todos os residentes é o caminho do futuro.