IA nos transportes: Redefinir os sistemas de metro

Os sistemas de metro são o coração do transporte público de uma cidade e transportam milhões de passageiros todos os dias. Cidades como New York e Tokyo registam mais de 3 milhões e 6 milhões de passageiros de metro diariamente. À medida que as cidades crescem, tornar os sistemas de metro 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 passagens 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 de metro começa por fazer bicha, comprar um bilhete e passar pelos torniquetes. A IA otimiza ativamente este processo, tornando-o mais rápido e cómodo para os passageiros. Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento facial pode ser usada 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 fluído. Em 2019, Beijing introduziu um sistema de reconhecimento facial para lidar com a sobrelotação e reduzir as filas longas durante as horas de ponta.

Fig 1. Sistema de Reconhecimento Facial no Metro de Shenzhen, China.

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

Navegando pelas linhas do metrô com a ajuda da IA#

Depois de entrares no metropolitano, orientares-te na estação pode ser confuso, especialmente nas horas de ponta. Os sistemas de navegação baseados em IA podem facilitar a circulação 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 direções precisas e atualizadas. Podes usar aplicações móveis, semelhantes ao Google Maps, para receber direções passo a passo dentro da estação para localizar rapidamente plataformas, saídas e comodidades. A navegação baseada em IA pode poupar tempo e reduzir o stress.

Além da navegação, os dados de câmaras e de computer vision num metro podem ser usados para monitorizar a densidade de multidões em tempo real. As câmaras em toda a estação podem contar os passageiros em áreas específicas para detetar potenciais congestionamentos e zonas sobrelotadas. Estes dados ajudam as autoridades de transporte a tomar medidas proativas, como ajustar as frequências dos comboios ou enviar funcionários para gerir as multidões. De facto, a IA tem sido usada experimentalmente no Dubai para reduzir o congestionamento em 40% a 60% e diminuir os tempos de espera para 30 minutos durante as horas de pico e eventos públicos.

Fig 2. Contagem de Pessoas num Metro Utilizando Deteção de Objetos.

Embarcando e viajando 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:

• Suporte de accessibility: As técnicas de computer vision, como a object detection, conseguem identificar utilizadores de cadeiras de rodas e direcioná-los para a secção mais acessível do comboio. O processo de fecho de portas também pode ser modificado para dar a estes passageiros tempo adicional para embarcarem em segurança.
• Anúncios e propagandas personalizados: A IA pode ser usada para personalizar anúncios aos passageiros e propagandas com base em quem está no trem e em que horário.
• 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 tenha ficado a bordo.
• Gestão de bagagens abandonadas: Se alguma bagagem for abandonada, a visão computacional pode detectá-la e exibir os itens nas telas da plataforma. Os passageiros podem então recuperar facilmente seus itens.

Os próprios comboios do metro também podem ser alimentados por IA. Comboios totalmente autonomous podem operar em segurança sem membros de tripulação humanos. Estes comboios com IA utilizam algoritmos avançados para a tomada de decisões em tempo real e sensores para detetar obstáculos e operar com segurança. Os comboios de metro guiados por IA reduzem os custos com pessoal, oferecem maior flexibilidade para transportar mais passageiros com melhor qualidade de serviço, conseguem ser mais consistentemente pontuais 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 nos EUA. Espera-se que o sistema reduza o congestionamento de tráfego e as emissões ao eliminar cerca de 40.000 viagens de carro por dia.

Fig 3. Um Metro sem Condutor em Milão, Itália.

Usando a IA para monitorar passageiros que saem da estação de metrô#

Monitorizar quantas pessoas saem através de diferentes estações também é essencial para gerir o fluxo do metro de forma eficiente. Os modelos de IA, como o Ultralytics YOLOv8, desempenham um papel fundamental neste processo. O YOLOv8 também suporta o object tracking e pode ser usado para identificar e seguir vários objetos em tempo real, tornando-o perfeito para sistemas de metro movimentados. Ao analisar os feeds de vídeo de câmaras colocadas por todas as estações, o YOLOv8 consegue contar os passageiros que saem, rastrear 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, serviços de transporte por aplicativo e serviços de traslado habilitados por IA podem facilitar a saída dos passageiros da estação. Ao analisar dados em tempo real, a IA pode prever a demanda e quando esses serviços estarão disponíveis. Essa tecnologia também pode sugerir as melhores rotas e modos de transporte com base nas condições atuais de tráfego e nas preferências individuais. Como resultado, os passageiros podem acessar rapidamente as opções de transporte mais adequadas ao sair 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 acontecem por trás das nossas viagens de metro. A IA é crucial nos bastidores, especialmente na inspeção e manutenção de vias. Sistemas como o Duos Technologies Railcar Inspection Portal (RIP) demonstram esta abordagem impulsionada por IA. Utilizando algoritmos de IA, o RIP capta e analisa imagens a 360 graus de cada carruagem de comboio em segundos, mesmo a velocidades superiores a 125 mph. Estes sistemas de IA baseados em edge detetam problemas e alertam o pessoal ferroviário sobre questões de manutenção no espaço de 60 segundos. A monitorização constante torna possível que potenciais problemas sejam identificados e resolvidos rapidamente.

A gestão e otimização de energia são outras aplicações da IA num metro que não são amplamente conhecidas. Por exemplo, o Metro de Madrid utiliza um sistema baseado em IA para reduzir os custos de energia com a 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 por ano, o sistema utiliza um algoritmo de otimização inspirado no comportamento de forrageamento das colónias de abelhas. Este algoritmo analisa vastas quantidades de dados, considerando fatores como a temperatura do ar, a arquitetura da estação, a frequência dos comboios, a carga de passageiros 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 de machine learning.

Fig 4. Sistema de Ventilação Baseado em IA do Metro de Madrid.

Prós e contras da IA no transporte público#

A integração da IA nos sistemas de metrô trouxe inúmeros benefícios. Por exemplo, ela melhora a eficiência ajudando os sistemas de metrô a cumprir os horários, reduzir atrasos e otimizar as operações para serviços mais suaves. A segurança também é aumentada por meio de monitoramento contínuo, e a manutenção preditiva ajuda a evitar acidentes e falhas.

No entanto, implementar IA em sistemas de metrô vem com desafios, tais como:

• Preocupações com a privacidade de dados: A recolha e utilização de dados de passageiros levantam sérias privacy concerns que devem ser cuidadosamente geridas para proteger os direitos de privacidade individuais.
• Integração com infraestrutura existente: Integrar sistemas de IA à infraestrutura de metrô existente pode ser complexo e exigir modificações.
• Custos de implementação elevados: Os custos iniciais de implementing AI technology podem ser elevados, o que pode constituir uma barreira para alguns sistemas de metro.
• Necessidade de profissionais qualificados: Implementar e manter sistemas de IA com sucesso requer profissionais altamente qualificados, e esse pode ser um desafio de recursos.

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

O futuro da IA no transporte#

Desde a entrada na estação até a navegação, viagem e saída do metrô, a IA está transformando toda a jornada. Ela otimiza as operações, aumenta a segurança e proporciona uma experiência perfeita ao passageiro. Ao melhorar a manutenção dos trilhos e a gestão de energia, a IA garante sistemas de metrô eficientes e econômicos. Apesar de desafios como custos de implementação e preocupações com a privacidade de dados, os benefícios da IA em sistemas de transporte urbano, como os metrôs, são inegáveis. À medida que as cidades continuam a crescer, a IA desempenhará um papel cada vez mais vital em tornar as viagens de metrô mais inteligentes, seguras e eficientes.

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