São Paulo — InkDesign News — Um recente estudo demonstra que técnicas de machine learning podem otimizar tráfego urbano, trazendo benefícios significativos em eficiência e redução de congestionamentos.
Arquitetura de modelo
Os pesquisadores implementaram uma arquitetura baseada em redes neurais convolucionais (CNN) para processar dados de tráfego em tempo real. A escolha dessa arquitetura deve-se à sua capacidade de reconhecer padrões em dados visuais, como imagens de câmeras de monitoramento. A integração de dados históricos de tráfego torna o modelo mais robusto, permitindo previsões mais precisas.
“A utilização de CNNs permite a identificação de padrões de tráfego de maneira muito mais eficaz.”
(“Using CNNs allows us to identify traffic patterns much more effectively.”)— Carlos Silva, Pesquisador, Universidade de São Paulo
Treinamento e otimização
O modelo foi treinado utilizando um conjunto de dados de 1,5 milhão de imagens coletadas de diversas regiões da cidade. O tempo de treinamento foi reduzido em 25% em comparação com modelos anteriores, devido ao uso de técnicas de transfer learning, onde o modelo foi pré-treinado em um grande conjunto de dados. Isso resultou em uma acurácia de 92% nas previsões de fluxo de tráfego.
“Vimos uma melhoria significativa na precisão das previsões, o que é crucial para a tomada de decisões de gestão de tráfego.”
(“We saw a significant improvement in the accuracy of forecasts, which is crucial for traffic management decisions.”)— Ana Pereira, Engenheira de Dados, Instituto de Pesquisa Avançada
Resultados e métricas
Após a implementação do modelo, os resultados mostraram uma redução no tempo médio de deslocamento em 15% nas áreas testadas. A análise das métricas revela que a eficiência do modelo está diretamente relacionada à qualidade dos dados utilizados. Os pesquisadores destacam a importância da coleta de dados consistentes para garantir a eficácia do sistema de previsão.
Estudos futuros podem explorar o uso de deep learning em combinação com dados de sensores IoT para criar modelos ainda mais avançados, integrando diferentes fontes de informação para um gerenciamento de tráfego mais eficiente.
Essas inovações não apenas melhoram a mobilidade nas cidades, mas também podem contribuir para a redução de emissões de carbono, tornando as áreas urbanas mais sustentáveis.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
