AI monitora e mantém corredores de ônibus livres em Philadelphia

São Paulo — InkDesign News — A utilização de machine learning e inteligência artificial tem avançado significativamente em sistemas de transporte público, visando aumentar a eficiência e melhorar a experiência dos usuários, como demonstrado no recente uso de câmeras em ônibus da Southeastern Pennsylvania Transportation Authority (SEPTA).

Contexto da pesquisa

Em 2023, a SEPTA iniciou um projeto piloto em Filadélfia, implementando câmeras com tecnologia de AI em sete de suas linhas de ônibus. A meta era combater a obstrução de faixas exclusivas para ônibus, que impacta diretamente no tempo de deslocamento dos usuários. O estudo revelou que, em apenas 70 dias, as câmeras sinalizaram mais de 36.000 veículos bloqueando essas faixas.

Método proposto

O sistema implementado pela SEPTA utiliza câmeras integradas aos ônibus que empregam visão computacional para identificar veículos não autorizados nas faixas de ônibus. As câmeras fazem a leitura de placas de veículos e, em caso de infração, um revisor humano verifica a situação antes da aplicação de uma multa de US$76, ou US$51 em outras áreas.

Resultados e impacto

Os dados coletados demonstraram eficazmente a problemática da obstrução nas faixas de ônibus, proporcionando à SEPTA informações valiosas para potencializar a fluidez do transporte. No entanto, a pesquisa também destacou uma lacuna em modelos de governança de AI. De acordo com um estudo realizado, apenas 28% das organizações possuem modelos de governança bem estabelecidos, o que representa um risco maior em casos de aplicação de tecnologia em serviços públicos.

A confiança pública nas decisões baseadas em AI pode ser fortalecida quando os cidadãos compreendem como essas decisões são tomadas.
(“Public trust in AI-driven decisions can be enhanced when citizens understand how those decisions are made.”)

— Professor de Sistemas de Informação, Drexel University

Isso sugere que, para que iniciativas como a da SEPTA prosperem, é crucial não só garantir a acurácia dos dados, mas também fornecer transparência e formas claras de contestação de erros. A integridade da AI e machine learning em serviços públicos é vital, especialmente ao lidar com questões legais e de cidadania. Portanto, a SEPTA poderá explorar ainda mais sua base de dados para melhorar a precisão e a confiança, promovendo um serviço melhor e mais eficaz.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)