Explora a forma como a IA está a ser utilizada para melhorar a viagem dos passageiros do metro, da entrada à saída, aumentando a eficiência e a segurança nos sistemas de transportes urbanos.
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 recebem mais de 3 milhões e 6 milhões de passageiros de metro diariamente. À medida que as cidades crescem, torna-se vital tornar os sistemas de metro mais eficientes, seguros e agradáveis para os passageiros.
É aí que entra a Inteligência Artificial (IA), transformando tudo, desde a compra de bilhetes até à manutenção dos comboios. Neste artigo, vamos dar uma volta por um sistema de metro, vendo como a IA melhora cada passo da viagem e as tecnologias de IA ocultas que mantêm tudo a funcionar sem problemas.
Normalmente, uma viagem de metro começa com uma fila, a compra de um bilhete e a passagem pelos torniquetes. A IA simplifica ativamente este processo, tornando-o mais rápido e mais 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 a serviços sem bilhetes físicos ou cartões inteligentes. Em vez disso, os seus rostos são digitalizados nos pontos de entrada, permitindo um acesso sem problemas. Em 2019, Pequim introduziu um sistema de reconhecimento facial para lidar com a sobrelotação e reduzir as longas filas de espera durante as horas de ponta.
Uma integração perfeita da IA facilita as deslocações diárias e beneficia milhões de passageiros todos os dias. Os sistemas de emissão de bilhetes com IA não só melhoram a experiência dos passageiros, como também aumentam a segurança. Ao analisar os dados faciais, o sistema garante que apenas os passageiros autorizados entram na estação. A IA pode verificar rapidamente as identidades, impedir o acesso não autorizado e detetar potenciais ameaças. Pode acelerar o processo de entrada, aumentar a segurança e reduzir a evasão de tarifas.
Depois de entrares no metro, encontrar o teu caminho na 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 receberem indicações passo a passo dentro da estação e localizarem rapidamente plataformas, saídas e comodidades. A navegação baseada em IA pode poupar tempo e reduzir o stress.
Para além da navegação, os dados das câmaras e da visão por computador num metro podem ser utilizados para monitorizar a densidade da multidão em tempo real. As câmaras espalhadas pela estação podem contar os passageiros em áreas específicas para detetar potenciais estrangulamentos e pontos de sobrelotação. Estas informações ajudam as autoridades de trânsito a tomar medidas proactivas, como ajustar as frequências dos comboios ou enviar pessoal para gerir as multidões. De facto, a IA foi utilizada experimentalmente no Dubai para reduzir o congestionamento em 40% a 60% e diminuir os tempos de espera para 30 minutos durante as horas de ponta e eventos públicos.
Quando os passageiros entram no comboio, a IA pode melhorar a sua experiência de viagem de várias formas. Vamos entender algumas dessas aplicações:
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 detetar 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. Espera-se que o sistema reduza o congestionamento do tráfego e as emissões, eliminando cerca de 40.000 viagens de automóvel por dia.
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 YOLOv8O 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, o YOLOv8 pode contar os passageiros que saem, seguir os seus movimentos e detetar padrões de congestionamento.
Para além dos portões de saída do metro, a IA pode ser integrada em soluções de conetividade de última milha. As estações de partilha de bicicletas, os serviços de ride-hailing e os serviços de transporte com IA podem facilitar a saída dos passageiros da estação. Ao analisar dados em tempo real, a IA pode prever a procura e quando estes serviços estão disponíveis. Esta tecnologia também pode sugerir as melhores rotas e modos de transporte com base nas condições de tráfego actuais e nas preferências individuais. Como resultado, os passageiros podem aceder rapidamente às opções de transporte mais adequadas quando saem da estação, reduzindo os tempos de espera e tornando a sua viagem mais conveniente.
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 dos carris. Sistemas como o Duos Technologies Railcar Inspection Portal (RIP) 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 detectam 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.
A gestão e a otimização da energia são outras aplicações da IA no metro que não são vulgarmente conhecidas. Por exemplo, o Metro de Madrid utiliza um sistema baseado em IA para reduzir os custos energéticos da ventilação em 25% e diminuir as emissões de CO2 em 1800 toneladas por ano. Operando 891 ventiladores que consomem até 80 gigawatts-hora de energia por ano, o sistema utiliza um algoritmo de otimização inspirado no comportamento de procura de alimentos das colónias de abelhas. Este algoritmo analisa grandes quantidades de dados, considerando factores 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 obter o melhor equilíbrio para cada estação, melhorando ao longo do tempo através da aprendizagem automática.
A integração da IA nos sistemas de metro trouxe inúmeros benefícios. Por exemplo, melhora a eficiência ajudando os sistemas de metro a cumprir os horários, a reduzir os atrasos e a otimizar as operações para serviços mais fluidos. A segurança também é aumentada através da monitorização contínua e a manutenção preditiva ajuda a evitar acidentes e avarias.
No entanto, a implementação da IA nos sistemas de metropolitano apresenta desafios, tais como:
Apesar destes desafios, os benefícios fazem da IA uma força transformadora nos sistemas de transportes urbanos modernos, como os metropolitanos. O potencial para aumentar a eficiência, aumentar a segurança e melhorar as experiências dos passageiros explica por que razão a comunidade de IA está a trabalhar ativamente para ultrapassar estes obstáculos e aproveitar plenamente as vantagens que a IA oferece. Por isso, da próxima vez que andares de metro, fica atento às inovações da IA que fazem parte da tua viagem.
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 da via 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 metros, 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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