Qualquer pessoa que tenha participado de, por exemplo, um grande jogo de futebol, sabe que o melhor sentimento é a vitória. Com milhares de fãs engajados até o apito final, a alegria de uma vitória é rapidamente esquecida ao se deparar com o trânsito na saída do estádio, multidões de torcedores saindo para diversos locais, no que se torna geralmente, em uma bagunça generalizada.
Um condado no sudeste dos Estados Unidos está usando inteligência artificial, IoT e tecnologia de localização para melhorar essa experiência.
Em cooperação com a empresa proprietária do estádio de uma grande área metropolitana, o município está testando um novo sistema que utiliza um algoritmo inteligente para monitorar as câmeras das ruas e ajustar os semáforos para regular os fluxos de pedestres e de veículos.
O conceito parece simples, mas não é bem assim. Usar monitoramento humano para supervisionar multidões tão grandes pode se tornar rapidamente ineficiente. Confiar essa tarefa à tecnologia exige algoritmos sofisticados de machine learning.
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Detecção de tendências para melhorar o trânsito: combinando Inteligência Artificial e GIS
O município e seus parceiros estão usando a detecção de tendências, uma forma avançada de machine learning, como parte da solução.
Ao contrário das técnicas de reconhecimento de padrões que deram ao machine learning sua notoriedade – incluindo a detecção de sinais de trânsito em imagens estáticas – essa técnica envolve não apenas instantâneos, mas também imagens que mudam com o tempo.
No centro de comando do estádio, o algoritmo de machine learning analisa os vídeos em tempo real, de fãs que estão saindo e dos pontos onde as multidões estão começando a se formar.
Usando o GIS para entender onde os semáforos – conectados à IoT – podem ser ajustados para aliviar esse engarrafamento, o programa faz os ajustes necessários em locais específicos, ao mesmo tempo que mantém todo o sistema livre de lentidão.
O projeto é uma parceria público-privada inovadora entre o município e os proprietários dos estádios, os quais têm interesse em que o trânsito de pedestres e de veículos flua sem problemas pela cidade.
Cada grupo traz uma peça fundamental para a solução de machine learning: a rede de câmeras baseada em IoT do município combinada com o centro de comando da equipe esportiva e a infraestrutura conectada.
No coração desta solução de trânsito inteligente está um GIS moderno. A tecnologia GIS foi uma das primeiras a incorporar inteligência artificial para oferecer recursos preditivos, fornecendo mapas de calor para ajudar as empresas a detectar áreas de melhoria ou queda nas vendas, por exemplo.
Essa capacidade preditiva agora está sendo combinada com novas formas de inteligência artificial, para aumentar o poder preditivo das organizações – e manter as multidões em movimento.
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