Como a inteligência artificial organiza o uso das calçadas

Conheça empresas de tecnologia que analisam dados de estacionamento para organizar o fluxo no meio-fio

Foi-se o tempo em que a calçada era lugar só de pedestre. O avanço dos sistemas de micromobilidade urbana e delivery hoje nos faz dividir o meio-fio com docas de compartilhamento de bicicletas, patinetes, estações de carregamento de veículos elétricos e espaços para entregadores e motoristas de aplicativo estacionarem vans, motos, carros e bikes.

Toda essa agitação fez surgir uma nova demanda nas cidades: a gestão das calçadas, informa o jornal The New York Times. Essa é uma tarefa que, nos Estados Unidos, foi abraçada por empresas de tecnologia que estão criando sistemas flexíveis para adaptar o meio-fio às demandas de cada região.

Analisando dados, essas ferramentas definem com precisão como cada trecho da calçada é usado durante o dia ou a noite e podem até inspirar ideias para reduzir o tráfego local (e as emissões de gases do efeito estufa), além de incentivar o uso de meios de transporte mais sustentáveis.

Uma das empresas que fazem isso é a Populus, que usa o rastreamento por GPS para receber a localização dos veículos e saber onde e quando estão estacionando —e, ao longo do tempo, detectar padrões de estacionamento. Depois disso, a ferramenta mapeia as redes de ruas de uma cidade para entender como as calçadas estão sendo usadas.

Um exemplo: ao apontar um trecho onde várias entregas são feitas ao longo do dia, essa análise pode indicar que ali existe a necessidade de organizar uma zona de carregamento comercial. Outro: se uma determinada rua atrai um número de bicicletas e patinetes acima da média, os dados mostram que talvez seja uma boa fazer docas de estacionamento ou até uma ciclovia ali.

Hoje, a empresa já está aplicando essas soluções em mais de cem cidades norte-americanas, analisando dados de frota de 40 operadoras privadas e de empresas de compartilhamento de viagens e entregas. 

Já a Vade usa câmeras em postes para ver o que está acontecendo no meio-fio. Os dispositivos sem fio movidos a energia solar tiram uma foto a cada 30 segundos. Usando inteligência artificial, o sistema extrai dados dessas imagens digitais e marca ‌‌o horário de início e término do período em que um veículo fica estacionado.

Na cidade de Sarasota (Flórida), as câmeras descobriram que a maioria dos carros estacionava na avenida principal por até 15 minutos. Com essa informação, a Vade recomendou à prefeitura trocar algumas vagas de estacionamento que tinham parquímetro por vagas onde se pode fazer embarque e desembarque em curto prazo.

Usando essa lógica, se um quarteirão cheio de restaurantes tem ocupação quase total todos os dias durante a hora do almoço, a cidade pode aumentar os preços do estacionamento lá e reduzi-los nos quarteirões ao redor para atrair esse tráfego para outros lugares. 

E tem também quem use sensores, como no SFpark, um programa piloto com preços dinâmicos que foi testado em São Francisco de 2011 a 2013 —e que aumentou a receita de estacionamento e reduziu pela metade a quantidade de carros em busca de vagas. 

Ou o Pebble, da Sidewalk Labs (que faz parte da Google), que usa um app para ajudar motoristas de caminhão a encontrar, reservar e estacionar em vagas próprias para eles. Cerca de 40 frotas de empresas de caminhões se inscreveram para o serviço na cidade de Aspen. Com isso, as zonas foram utilizadas mais de mil vezes nos primeiros cem dias de operação —e houve uma redução de 23% no estacionamento ilegal.

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