IA nos transportes: a redefinir os sistemas de metro

Os sistemas de metro são o coração dos transportes públicos de uma cidade e transportam milhões de passageiros todos os dias. Cidades como Nova Iorque e Tóquio registam diariamente mais de 3 milhões e 6 milhões de passageiros de metro, respetivamente. À medida que as cidades crescem, torna-se essencial tornar os sistemas de metro mais eficientes, seguros e agradáveis para os passageiros.

É aqui que entra a Inteligência Artificial (AI), transformando tudo, desde a compra de bilhetes até à manutenção dos comboios. Neste artigo, vamos percorrer um sistema de metro e ver como a AI melhora cada etapa da viagem, bem como as tecnologias de AI ocultas que mantêm tudo a funcionar sem problemas.

A AI nos transportes públicos começa pela cobrança de tarifas#

Normalmente, uma viagem de metro começa por esperar numa fila, comprar um bilhete e passar pelos torniquetes. A AI simplifica ativamente este processo, tornando-o mais rápido e conveniente para os passageiros. Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento facial pode ser utilizada nos sistemas de bilhética do metro. Em cidades movimentadas, os passageiros podem aceder aos serviços sem bilhetes físicos ou cartões inteligentes. Em vez disso, os seus rostos são digitalizados nos pontos de entrada, permitindo um acesso fluido. Em 2019, Pequim introduziu um sistema de reconhecimento facial para lidar com a sobrelotação e reduzir as longas filas durante as horas de ponta.

Fig. 1. Sistema de reconhecimento facial no Metro de Shenzhen, China.

A integração perfeita da AI facilita as deslocações diárias e beneficia milhões de passageiros todos os dias. Os sistemas de bilhética com AI não só melhoram a experiência dos passageiros, como também reforçam a segurança. Ao analisar dados faciais, o sistema garante que apenas os passageiros autorizados entram na estação. A AI pode verificar rapidamente identidades, impedir acessos não autorizados e detetar potenciais ameaças. Pode acelerar o processo de entrada, reforçar a segurança e reduzir a evasão tarifária.

Navegar pelas linhas de metro com a ajuda da AI#

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

Além da navegação, os dados das câmaras e a visão computacional num sistema de metro podem ser utilizados para monitorizar a densidade de pessoas em tempo real. As câmaras instaladas em toda a estação podem contar os passageiros em áreas específicas para detetar potenciais estrangulamentos e zonas sobrelotadas. Estas informações ajudam as autoridades de transporte a tomar medidas proativas, como ajustar a frequência dos comboios ou enviar funcionários para gerir as multidões. De facto, a AI foi utilizada experimentalmente no Dubai para reduzir o congestionamento entre 40% e 60% e diminuir os tempos de espera para 30 minutos durante as horas de ponta e eventos públicos.

Fig. 2. Contagem de pessoas num metro através de deteção de objetos.

Entrar e viajar num metro com AI#

À medida que os passageiros entram no comboio, a AI pode melhorar a sua experiência de viagem de várias formas. Vejamos algumas destas aplicações:

• Apoio à acessibilidade: As técnicas de visão computacional, como a deteção de objetos, podem identificar utilizadores de cadeiras de rodas e encaminhá-los para a zona mais acessível do comboio. O processo de fecho das portas também pode ser modificado para permitir que estes passageiros tenham mais tempo para entrar em segurança.
• Anúncios e publicidade personalizados: A AI pode ser utilizada para personalizar os anúncios aos passageiros e a publicidade com base em quem está no comboio e na hora do dia.
• Verificação de comboio vazio: Na última estação da rede de metro, a visão computacional pode ser utilizada para realizar uma “verificação de comboio vazio”, garantindo que não ficam passageiros a bordo.
• Gestão de bagagem abandonada: Se alguma bagagem for abandonada, a visão computacional pode detetá-la e apresentar os objetos nos ecrãs das plataformas. Os passageiros podem então recuperar facilmente os seus pertences.

Os próprios comboios de metro também podem utilizar AI. Os comboios totalmente autónomos podem funcionar em segurança sem membros da tripulação humana. Estes comboios com AI utilizam algoritmos avançados para tomar decisões em tempo real e sensores para detetar obstáculos e funcionar em segurança. Os comboios de metro orientados por AI reduzem os custos com pessoal, oferecem maior flexibilidade para transportar mais passageiros com melhor qualidade de serviço, podem cumprir os horários de forma mais consistente e otimizam a aceleração e a travagem para reduzir o consumo de energia. Por exemplo, o Honolulu Rail Transit Project é o primeiro sistema totalmente autónomo dos EUA. Prevê-se que o sistema reduza o congestionamento e as emissões ao eliminar cerca de 40 000 viagens de automóvel por dia.

Fig. 3. Um metro sem condutor em Milão, Itália.

Utilizar a AI para monitorizar os passageiros que saem da estação de metro#

Monitorizar quantas pessoas saem por diferentes estações também é essencial para gerir eficazmente o fluxo do metro. Os modelos de AI, como o Ultralytics YOLOv8, desempenham um papel fundamental neste processo. O YOLOv8 também suporta rastreamento de objetos e pode ser utilizado para identificar e acompanhar vários objetos em tempo real, o que o torna perfeito para sistemas de metro movimentados. Ao analisar os fluxos de vídeo das câmaras instaladas em toda a estação, o YOLOv8 pode contar os passageiros que saem, acompanhar os seus movimentos e detetar padrões de congestionamento.

Para além das portas de saída do metro, a AI pode ser integrada em soluções de conectividade de última milha. Estações de bicicletas partilhadas, serviços de transporte por solicitação e serviços de transporte em vaivém com AI podem facilitar a saída dos passageiros da estação. Ao analisar dados em tempo real, a AI pode prever a procura e os horários de disponibilidade destes serviços. Esta tecnologia também pode sugerir as melhores rotas e meios de transporte com base nas condições de trânsito atuais e nas preferências individuais. Assim, os passageiros podem aceder rapidamente às opções de transporte mais adequadas ao sair da estação, reduzindo os tempos de espera e tornando a viagem mais conveniente.

A AI nos bastidores: manutenção das vias do metro#

Enquanto passageiros, muitas vezes não damos atenção aos processos complexos que ocorrem nos bastidores das nossas viagens de metro. A AI é crucial nos bastidores, especialmente na inspeção e manutenção das vias. Sistemas como o portal de inspeção de vagões ferroviários da Duos Technologies (RIP) demonstram esta abordagem baseada em AI. Utilizando algoritmos de AI, o RIP captura e analisa imagens de 360 graus de cada vagão em segundos, mesmo a velocidades superiores a 125 mph. Estes sistemas de AI baseados na periferia detetam problemas e alertam o pessoal ferroviário para questões de manutenção no prazo de 60 segundos. A monitorização constante permite identificar e resolver rapidamente potenciais problemas.

A gestão e a otimização da energia são outras aplicações da AI num sistema de metro que não são muito conhecidas. Por exemplo, o Metro de Madrid utiliza um sistema baseado em AI para reduzir os custos energéticos da ventilação em 25% e diminuir as emissões de CO2 em 1800 toneladas por ano. Operando 891 ventiladores de ventilação que consomem até 80 gigawatts-hora de energia anualmente, o sistema utiliza um algoritmo de otimização inspirado no comportamento de procura de alimento das colónias de abelhas. Este algoritmo analisa grandes volumes de dados, considerando fatores como a temperatura do ar, a arquitetura da estação, a frequência dos comboios, a lotação e os preços da eletricidade. Utiliza dados históricos e simulados para prever e alcançar o melhor equilíbrio para cada estação, melhorando ao longo do tempo através da aprendizagem automática.

Fig. 4. Sistema de ventilação baseado em AI do Metro de Madrid.

Vantagens e desvantagens da AI nos transportes públicos#

A integração da AI nos sistemas de metro trouxe inúmeros benefícios. Por exemplo, melhora a eficiência ao ajudar os sistemas de metro a cumprir os horários, reduzir atrasos e otimizar as operações para serviços mais fluidos. A segurança também aumenta através da monitorização contínua, e a manutenção preditiva ajuda a prevenir acidentes e avarias.

No entanto, a implementação da AI nos sistemas de metro traz desafios, tais como:

• Preocupações com a privacidade dos dados: A recolha e utilização dos dados dos passageiros suscita importantes preocupações de privacidade que devem ser cuidadosamente geridas para proteger os direitos individuais à privacidade.
• Integração com a infraestrutura existente: A integração de sistemas de AI na infraestrutura de metro existente pode ser complexa e exigir alterações.
• Custos elevados de implementação: Os custos iniciais de implementação da tecnologia de AI podem ser elevados, o que pode constituir um obstáculo para alguns sistemas de metro.
• Necessidade de profissionais qualificados: A implementação e manutenção bem-sucedidas de sistemas de AI exigem profissionais altamente qualificados, o que pode representar um desafio em termos de recursos.

Apesar destes desafios, os benefícios tornam a AI uma força transformadora nos modernos sistemas de transporte urbano, como os metros. O potencial para aumentar a eficiência, reforçar a segurança e melhorar as experiências dos passageiros explica por que motivo a comunidade de AI trabalha ativamente para ultrapassar estes obstáculos e concretizar plenamente as vantagens oferecidas pela AI. Por isso, da próxima vez que andares de metro, presta atenção às inovações de AI que fazem parte da tua viagem.

O futuro da AI nos transportes#

Desde a entrada na estação até à navegação, à viagem e à saída do metro, a AI está a transformar toda a experiência. Otimiza as operações, reforça a segurança e proporciona uma experiência fluida aos passageiros. Ao melhorar a manutenção das vias e a gestão da energia, a AI 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 AI nos sistemas de transporte urbano, como os metros, são inegáveis. À medida que as cidades continuam a crescer, a AI desempenhará um papel cada vez mais importante para tornar as viagens de metro mais inteligentes, seguras e eficientes.

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