Google expande projeto de IA para otimizar semáforos nas cidades e ajudar a reduzir emissões de CO2
Durante o evento “Sustentabilidade com o Google – Cidades”, nesta quarta-feira, o Google anunciou a expansão do projeto Green Light, uma iniciativa que usa Inteligência Artificial (IA) e tendências de tráfego do Google Maps para ajudar a otimizar os semáforos nas cidades, reduzindo as emissões de CO2 no trânsito. Rio de Janeiro é a primeira cidade a participar da iniciativa na América Latina, em uma parceria com a CET-Rio. Campinas (SP) será o próximo município no Brasil a implementá-la e deve iniciar os trabalhos em 2024, em parceria com a Empresa Municipal de Desenvolvimento de Campinas (Emdec).
O transporte rodoviário é hoje responsável por uma quantidade significativa de emissões globais e urbanas de CO2. Isso é especialmente problemático nos cruzamentos das cidades, onde a poluição pode ser 29 vezes maior do que nas estradas (veja estudo). Cerca de metade das emissões nos cruzamentos vem de situações de aceleração e frenagem no trânsito, o chamado pára-e-arranca. “Descobrimos que a IA pode reduzir essas emissões otimizando os semáforos das cidades”, diz Ivan Patriota, líder de parcerias de Google Maps para América Latina.
O Green Light, iniciativa do Google Research, área dedicada à pesquisa da empresa, utiliza IA para fazer recomendações de melhoria no fluxo do trânsito a partir da otimização dos semáforos existentes nas cidades. Ao coordenar vários cruzamentos adjacentes para criar ondas de sinais verdes, as cidades podem melhorar o fluxo dos veículos e reduzir ainda mais as emissões de CO2. “O objetivo é evitar essas interrupções, tão típicas dos congestionamentos, assim as cidades poderão ajustar o tráfego e reduzir as emissões de C02 dos veículos”, completa Ivan.
Números iniciais do Green Light indicam que, nas cidades onde a iniciativa está ativa, há um potencial de reduzir as paradas dos veículos em 30%, e as emissões nos cruzamentos em mais de 10%. Isso pode ajudar a economizar combustível e reduzir as emissões em até 30 milhões de viagens de carro por mês.
O projeto já está presente em 70 cruzamentos em 12 cidades distribuídas por quatro continentes (Abu Dhabi, Bali, Bangalore, Budapeste, Haifa, Hamburgo, Hyderabad, Jacarta, Kolkata, Manchester, Rio de Janeiro e Seattle) e está agora em fase de expansão para mais cidades. No Brasil, Campinas é a próxima cidade a receber a iniciativa.
Rio é a primeira cidade a implementar o Green Light na América Latina
O Rio de Janeiro é a primeira cidade na América Latina a participar do Green Light, em parceria com a CET-Rio. Iniciada como piloto em 2021, a iniciativa, agora implementada, começa a mostrar resultados promissores, impactando cruzamentos importantes como o da Rua Embaixador Carlos Taylor, com a Rua Marquês de São Vicente e a Rua Vice-Governador Rúbens Berardo, no bairro da Gávea.
“A CET-Rio está bastante confiante com esse projeto através da parceria com uma empresa do porte da Google, que coloca o Rio na vanguarda do uso da tecnologia para melhorar a mobilidade na cidade nos próximos anos, através do emprego de Inteligência Artificial para otimização dos planos semafóricos”, disse o presidente da CET-Rio, Joaquim Dinis.
Como funciona
O Green Light é capaz de analisar milhares de cruzamentos simultaneamente, melhorando o fluxo em vários cruzamentos da cidade. As recomendações baseadas em IA funcionam com a sinalização semafórica e sistemas de controle de tráfego existentes, assim os engenheiros municipais são capazes de monitorar o impacto e ver os resultados em semanas.
O modelo baseado em IA leva em conta, entre outros critérios, padrões de tráfego, (como a de aceleração e frenagem), a programação dos semáforos e como o fluxo do tráfego se comporta ao longo do dia. Desta forma, é possível construir um modelo de interação entre eles. “Por exemplo, podemos identificar uma oportunidade de coordenação entre cruzamentos que ainda não estão sincronizados e fornecer uma recomendação sobre os tempos e horários dos planos dos semáforos para que o tráfego flua de forma mais eficaz ao longo de um trecho”, explica Ivan.
Para conhecer mais do Green Light acesse g.co/research/greenlight.