Gestão de desvios apoiada por IA: Menos engarrafamentos para tráfego de mercadorias pesadas!

Gestão de desvios apoiada por IA: Menos engarrafamentos para tráfego de mercadorias pesadas!

Edgar Schneider, engenheiro de comunicações graduado com vasta experiência em TI e logística de produção, desenvolveu um conceito inovador para melhorar a gestão do tráfego. Motivado por um relatório sobre a nova ponte B30 perto de Hochdorf, ele percebeu que a gestão do tráfego e a logística de produção são comparáveis ​​em muitos aspectos. Muitos pedidos sem dosagem adequada levam a engarrafamentos, problema que também precisa ser resolvido com urgência no trânsito rodoviário. Schneider critica os atuais planos de desvio do Ministério dos Transportes do Estado, que não prevêem controle digital de tráfego, e apresenta suas ideias.

A “gestão de desvios com IA” desenvolvida pela Schneider centra-se no tráfego pesado de mercadorias e utiliza um “sistema de bilhetes rodoviários”. As empresas de transporte podem utilizar este sistema para comunicar antecipadamente as suas viagens em rotas de desvio ao Centro de Transporte Alemão (VZD). Isto permite dosagem predeterminada e controle do tráfego de mercadorias pesadas. Usando tecnologias de IA, o sistema pode procurar rotas alternativas em tempo real e distribuir o tráfego de forma eficiente. Isto poderia resultar num alívio significativo do tráfego de até 30 por cento, com previsões de que um projecto piloto poderia começar em 2028 durante o desvio B30.

Inteligência artificial e gerenciamento de tráfego

A integração da inteligência artificial (IA) na gestão do tráfego é um aspecto central para aumentar a eficiência no tráfego rodoviário. A utilização de sistemas inteligentes de controlo do fluxo de tráfego que reduzam os atrasos no trânsito está a tornar-se cada vez mais importante. Sistemas baseados em controle dinâmico de semáforos analisam dados em tempo real para ajustar as fases dos semáforos e otimizar o fluxo do tráfego. De acordo com o Techzeitgeist, tais sistemas não só permitem um trânsito mais tranquilo, mas também ajudam a reduzir as emissões de CO2.

Um exemplo de implementação bem-sucedida de sistemas de transporte inteligentes é Singapura, onde uma rede de sensores e câmeras é utilizada para monitorar e controlar o tráfego em tempo real. Também foi desenvolvido um sistema em Los Angeles que combina dados de mais de 4.500 semáforos e vários sensores para gerenciar o tráfego de forma mais eficiente. No entanto, os desafios da implementação destas tecnologias, como a proteção de dados e os elevados custos de investimento, exigem vontade política e vontade de investir em infraestruturas digitais.

Desafios e oportunidades

Edgar Schneider destaca que um sistema de bônus para os transitários que seguirem as rotas recomendadas seria crucial para a aceitação de seu conceito. Embora avalie a perda de receitas de portagens para o estado como pequena, ele vê a recolha de dados suficientes para otimizar a IA como um ponto central. É claro que o uso da IA ​​na gestão do tráfego pode não só ajudar a evitar engarrafamentos, mas também resolver problemas de trânsito de forma proativa.

Dado o crescente volume de tráfego e os desafios associados, o futuro da mobilidade urbana está intimamente ligado ao controlo inteligente do fluxo de tráfego. A Schneider oferece aos interessados ​​a oportunidade de solicitar o seu conceito por email. O sucesso de tais sistemas depende, em última análise, do empenho das autoridades responsáveis ​​e da vontade política.

Schneider e os numerosos exemplos internacionais mostram que a utilização da IA ​​nos transportes é mais do que apenas uma discussão teórica; é uma abordagem pragmática que poderá constituir a base para futuras soluções de transporte. As informações da [Schwäbische] e do [Techzeitgeist] apoiam esta visão e mostram que as tecnologias digitais podem ser utilizadas para aliviar o trânsito de forma sustentável e evitar engarrafamentos.