IA no transporte: Redefinindo os sistemas de metrô

Os sistemas de metrô são o coração do transporte público de uma cidade e transportam milhões de passageiros todos os dias. Cidades como Nova York e Tóquio recebem mais de 3 milhões e 6 milhões de passageiros de metrô diariamente. À medida que as cidades crescem, tornar os sistemas de metrô mais eficientes, seguros e agradáveis para os passageiros torna-se vital. 

É aí que entra a Inteligência Artificial (IA), transformando tudo, desde a compra de bilhetes até a manutenção dos trens. Neste artigo, faremos um passeio por um sistema de metrô, vendo como a IA melhora cada etapa da jornada e as tecnologias de IA ocultas que mantêm tudo funcionando sem problemas. 

A IA no transporte público começa na cobrança de tarifas

Normalmente, uma viagem no metrô começa com uma fila, comprando uma passagem e passando pelas catracas. A IA agiliza ativamente isso, tornando-o mais rápido e conveniente para os passageiros. Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento facial pode ser usada em sistemas de bilhetagem de metrô. Em cidades movimentadas, os passageiros podem acessar os serviços sem bilhetes físicos ou cartões inteligentes. Em vez disso, seus rostos são escaneados nos pontos de entrada, permitindo um acesso tranquilo. Em 2019, Pequim introduziu um sistema de reconhecimento facial para lidar com a superlotação e reduzir as longas filas durante os horários de pico.

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Uma integração perfeita da IA facilita os deslocamentos diários e beneficia milhões de passageiros todos os dias. Os sistemas de bilhetagem alimentados por IA não apenas melhoram a experiência do passageiro, mas também aumentam a segurança. Ao analisar os dados faciais, o sistema garante que apenas passageiros autorizados entrem na estação. A IA pode verificar rapidamente as identidades, impedir o acesso não autorizado e identificar possíveis ameaças. Ele pode acelerar o processo de entrada, aumentar a segurança e reduzir a evasão de tarifas.

Navegando pelas linhas de metrô com a ajuda da IA

Depois de entrar no metro, encontrar o caminho através da estação pode ser confuso, especialmente durante as horas de ponta. Os sistemas de navegação baseados em IA podem facilitar a deslocação no metro, oferecendo aos passageiros orientação em tempo real. Estes sistemas utilizam algoritmos de IA para analisar dados de fontes como GPS, sensores e câmaras para encontrar as melhores rotas e fornecer direcções precisas e actualizadas. Os passageiros podem utilizar aplicações móveis, semelhantes ao Google Maps, para receber direcções passo a passo dentro da estação e localizar rapidamente plataformas, saídas e comodidades. A navegação baseada em IA pode poupar tempo e reduzir o stress.

Além da navegação, os dados de câmeras e a visão computacional em um metrô podem ser usados para monitorar a densidade de multidões em tempo real. As câmeras em toda a estação podem contar os passageiros em áreas específicas para identificar possíveis gargalos e pontos de superlotação. Essas informações ajudam as autoridades de trânsito a tomar medidas proativas, como ajustar as frequências dos trens ou enviar funcionários para gerenciar multidões. De fato, a IA tem sido usada experimentalmente em Dubai para reduzir o congestionamento em 40% a 60% e reduzir os tempos de espera para 30 minutos durante os horários de pico e eventos públicos.

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Embarcando e andando no metrô habilitado para IA

À medida que os passageiros embarcam no trem, a IA pode melhorar sua experiência de viagem de várias maneiras. Vamos entender algumas dessas aplicações:

• Apoio à acessibilidade: Técnicas de visão computacional, como detecção de objetos, podem identificar usuários de cadeiras de rodas e direcioná-los para a seção mais acessível do trem. O processo de fechamento da porta também pode ser modificado para permitir que esses passageiros tenham tempo adicional para embarcar com segurança.
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• Anúncios e propagandas personalizados: A IA pode ser usada para personalizar anúncios e propagandas para passageiros com base em quem está no trem e em que horário.
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• Verificação de trem vazio: Na última estação da rede de metrô, a visão computacional pode ser usada para realizar uma “verificação de trem vazio” para garantir que nenhum passageiro seja deixado a bordo.
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• Gestão das bagagens abandonadas: Se alguma bagagem for abandonada, a visão por computador pode detect e apresentar os artigos nos ecrãs da plataforma. Os passageiros podem então recuperar facilmente os seus objectos. 

Os próprios comboios do metro também podem ser alimentados por IA. Os comboios totalmente autónomos podem funcionar em segurança sem tripulação humana. Estes comboios alimentados por IA utilizam algoritmos avançados para a tomada de decisões em tempo real e sensores para detect obstáculos e operar em segurança. Os comboios de metro movidos a IA reduzem os custos de pessoal, oferecem maior flexibilidade para transportar mais passageiros com melhor qualidade de serviço, podem ser mais pontuais e optimizam a aceleração e a travagem para reduzir o consumo de energia. Por exemplo, o Projeto de Trânsito Ferroviário de Honolulu é o primeiro sistema totalmente autónomo nos EUA. Prevê-se que o sistema reduza o congestionamento do tráfego e as emissões, eliminando cerca de 40 000 viagens de automóvel por dia. 

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Usando IA para monitorar os passageiros que saem da estação de metrô

Monitorizar o número de pessoas que saem das diferentes estações é também essencial para gerir eficazmente o fluxo do metro. Os modelos de IA, como o Ultralytics YOLOv8da Ultralytics, desempenham um papel fundamental neste processo. YOLOv8 também suporta o seguimento de objectos e pode ser utilizado para identificar e seguir vários objectos em tempo real, o que o torna perfeito para sistemas de metro movimentados. Ao analisar as imagens de vídeo das câmaras colocadas nas estações, YOLOv8 pode contar os passageiros que saem, track os seus movimentos e detetar padrões de congestionamento.

Além dos portões de saída do metrô, a IA pode ser integrada em soluções de conectividade de última milha. Estações de compartilhamento de bicicletas habilitadas para IA, serviços de transporte por aplicativo e serviços de transporte podem facilitar a saída dos passageiros da estação. Ao analisar dados em tempo real, a IA pode prever a demanda e quando esses serviços estão disponíveis. Essa tecnologia também pode sugerir as melhores rotas e modos de transporte com base nas condições de tráfego atuais e nas preferências individuais. Como resultado, os passageiros podem acessar rapidamente as opções de transporte mais adequadas ao saírem da estação, reduzindo os tempos de espera e tornando sua jornada mais conveniente.

IA nos bastidores: Mantendo os trilhos do metrô

Enquanto passageiros, ignoramos frequentemente os processos complexos que ocorrem por detrás das nossas viagens de metro. A IA é crucial nos bastidores, especialmente na inspeção e manutenção track carris. Sistemas como o Portal de Inspeção de Carris (RIP) da Duos Technologies demonstram esta abordagem orientada para a IA. Utilizando algoritmos de IA, o RIP capta e analisa imagens de 360 graus de cada carruagem de comboio em segundos, mesmo a velocidades superiores a 125 mph. Estes sistemas de IA de ponta detect problemas e alertam o pessoal ferroviário para questões de manutenção em 60 segundos. A monitorização constante permite que os potenciais problemas sejam identificados e resolvidos rapidamente.

O gerenciamento e a otimização de energia são outras aplicações da IA em um metrô que não são comumente conhecidas. Por exemplo, o Metro de Madrid usa um sistema baseado em IA para reduzir os custos de energia para ventilação em 25% e cortar as emissões de CO2 em 1.800 toneladas anualmente. Operando 891 ventiladores que consomem até 80 gigawatts-hora de energia anualmente, o sistema usa um algoritmo de otimização inspirado no comportamento de busca de colônias de abelhas. Este algoritmo analisa grandes quantidades de dados, considerando fatores como temperatura do ar, arquitetura da estação, frequência de trens, carga de passageiros e preços de eletricidade. Ele usa dados históricos e simulados para prever e alcançar o melhor equilíbrio para cada estação, melhorando ao longo do tempo por meio de aprendizado de máquina.

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Prós e contras da IA no transporte público

A integração da IA nos sistemas de metrô trouxe inúmeros benefícios. Por exemplo, melhora a eficiência, ajudando os sistemas de metrô a aderir aos horários, reduzir atrasos e otimizar as operações para serviços mais tranquilos. A segurança também é aumentada através do monitoramento contínuo, e a manutenção preditiva ajuda a prevenir acidentes e avarias.

No entanto, a implementação da IA em sistemas de metrô traz desafios, tais como:

• Preocupações com a privacidade dos dados: A coleta e o uso de dados de passageiros levantam preocupações significativas com a privacidade que devem ser cuidadosamente gerenciadas para proteger os direitos de privacidade individuais.
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• Integração com a infraestrutura existente: A integração de sistemas de IA na infraestrutura de metrô existente pode ser complexa e exigir modificações.
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• Altos custos de implementação: Os custos iniciais de implementação da tecnologia de IA podem ser altos, o que pode ser uma barreira para alguns sistemas de metrô.
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• Necessidade de profissionais qualificados: A implementação e manutenção bem-sucedidas de sistemas de IA exigem profissionais altamente qualificados, e isso pode ser um desafio de recursos.

Apesar desses desafios, os benefícios tornam a IA uma força transformadora em sistemas de transporte urbano modernos, como os metrôs. O potencial para aumento da eficiência, maior segurança e melhores experiências para os passageiros explica por que a comunidade de IA está trabalhando ativamente para superar esses obstáculos e realizar plenamente as vantagens que a IA oferece. Então, da próxima vez que você andar de metrô, fique de olho nas inovações de IA que fazem parte de sua jornada.

O futuro da IA no transporte

Desde a entrada na estação até à navegação, condução e saída do metro, a IA está a transformar toda a viagem. Optimiza as operações, aumenta a segurança e proporciona uma experiência perfeita aos passageiros. Ao melhorar a manutenção track e a gestão da energia, a IA garante sistemas de metro eficientes e económicos. Apesar de desafios como os custos de implementação e as preocupações com a privacidade dos dados, os benefícios da IA nos sistemas de transportes urbanos, como os metropolitanos, são inegáveis. À medida que as cidades continuam a crescer, a IA desempenhará um papel cada vez mais vital para tornar as viagens de metro mais inteligentes, mais seguras e mais eficientes.

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