07/11/2025

Soluções inovadoras para melhorar o trânsito nas cidades

Estudo propõe o uso de dispositivos IoT (Internet das Coisas) e Lógica Fuzzy para a gestão dinâmica de semáforos, proporcionando preferência a ambulâncias, viaturas policiais e outros veículos prioritários - (crédito: Samu Macro Norte/divulgação)

Pesquisadores aliam inteligência artificial e conectividade para aprimorar a fluidez do tráfego e priorizar veículos de emergência. Tecnologia testada em Campinas (SP) permite controle em tempo real e contibui para a sustentabilidade dos centros urbanos

O aumento da urbanização e o crescimento das frotas de veículos nas grandes cidades brasileiras impõem desafios significativos para a mobilidade urbana. Em resposta a essa realidade, especialistas do Instituto de Engenheiros Eletricistas e Eletrônicos (IEEE) apresentam soluções inovadoras que aliam inteligência artificial e conectividade para aprimorar a fluidez no trânsito e priorizar veículos de emergência.

Um estudo recente conduzido por pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) propõe o uso de dispositivos IoT (Internet das Coisas) e Lógica Fuzzy para a gestão dinâmica de semáforos, proporcionando preferência a ambulâncias, viaturas policiais e outros veículos prioritários. A tecnologia, baseada na plataforma brasileira Dojot, permite o controle em tempo real de dispositivos conectados, garantindo maior eficiência na resposta a emergências.

Gabriel Gomes de Oliveira, membro do IEEE e professor colaborador da Unicamp, explica que a proposta combina tecnologias acessíveis com inteligência computacional avançada para impactar positivamente a mobilidade urbana. “Nosso objetivo foi criar um sistema que pudesse reduzir significativamente o tempo de deslocamento de veículos de emergência, sem comprometer o fluxo do trânsito geral”, afirma.

Mobilidade Urbana Cidades(foto: Valdo Virgo)O projeto-piloto foi testado em Campinas (SP), com foco na rota de acesso ao Hospital PUC-Campinas. O trecho analisado contém 13 semáforos e apresenta um dos mais altos índices de congestionamento da cidade. Os resultados preliminares indicam que a implementação do sistema pode reduzir em até 30% o tempo de deslocamento de ambulâncias e viaturas.

Diferentemente dos sistemas tradicionais, que operam de forma binária, a Lógica Fuzzy permite ajustes dinâmicos nos tempos dos semáforos, levando em consideração variáveis como a intensidade do tráfego, o horário do dia e a urgência do deslocamento. A plataforma Dojot, utilizada na solução, facilita a integração e a comunicação entre os dispositivos, garantindo respostas rápidas e adaptáveis a diferentes situações urbanas.

Impactos

Além de otimizar o trânsito para veículos de emergência, a tecnologia apresenta benefícios adicionais, como a melhoria geral da mobilidade urbana e a contribuição para a sustentabilidade das cidades. A redução de congestionamentos implica menor emissão de gases poluentes e melhor aproveitamento da infraestrutura existente.

Segundo Oliveira, a solução pode ser escalada para diferentes cidades do Brasil, adaptando-se às particularidades de cada região. “Campinas foi escolhida como cenário de testes por sua complexidade viária, mas a tecnologia desenvolvida pode ser aplicada em qualquer grande centro urbano, tornando-se uma alternativa viável para a modernização do trânsito no país”, conclui.

O professor destaca a importância dessas novas tecnologias no contexto brasileiro. “Essas tecnologias, como inteligência artificial, internet das coisas e sensores, têm o intuito de facilitar o dia a dia do motorista, permitindo um fluxo mais inteligente e eficiente. Por meio da análise de dados em tempo real, conseguimos entender quais vias precisam de maior tempo de abertura de semáforos em determinados horários, otimizando o tráfego de maneira dinâmica”, explica.

A comparação feita por Oliveira reforça essa lógica: “É como um ecossistema de subida e descida da praia. Se entendemos o fluxo, podemos ajustar a infraestrutura para atender melhor os motoristas e minimizar congestionamentos”, afirma. De acordo com ele, o estudo utiliza tecnologias avançadas, como sensores inteligentes, sistemas de transporte integrados e, principalmente, inteligência artificial, para sincronizar e tornar o tráfego mais sustentável. O uso da Lógica Fuzzy, por exemplo, possibilita ajustes dinâmicos nos tempos dos semáforos, considerando fatores como volume de tráfego e urgência dos deslocamentos.

Além disso, o sistema ITS (Intelligent Transportation System) permite que dados coletados sejam usados para gerar estratégias de mobilidade urbana mais eficientes. “A partir dessas tecnologias, conseguimos monitorar dados e criar planos estratégicos que beneficiam tanto os motoristas quanto a gestão pública”, acrescenta o especialista.

Baixo custo

Um dos grandes diferenciais do projeto é o seu custo acessível. Segundo Oliveira, a tecnologia proposta foi desenvolvida considerando a realidade brasileira, onde muitos municípios enfrentam dificuldades financeiras e falta de especialistas na área. “São ferramentas open-source, ou seja, sem custo operacional. Apenas a implementação varia conforme o contexto de cada cidade”, explica.

Apesar do grande potencial das soluções, o especialista ressalta a necessidade de investimentos contínuos para a implementação em larga escala. “Fizemos simulações, mas como qualquer estudo de relevância, é preciso investimento para garantir aplicabilidade prática e ajustes necessários.”

Oliveira também destaca o papel fundamental da Unicamp e do IEEE no desenvolvimento dessas pesquisas. “A Unicamp foi essencial no suporte a esse estudo, e o IEEE, como uma instituição global de engenharia, continua sendo um pilar fundamental no fomento a tecnologias emergentes que impactam diretamente a sociedade”, finaliza.

Com o avanço de iniciativas como essa, o Brasil caminha para um futuro em que a tecnologia desempenha um papel central na construção de cidades inteligentes, mais eficientes e preparadas para os desafios da mobilidade do século XXI.

 O que é Lógica Fuzzy

Lógica Fuzzy é uma técnica matemática da área de inteligência computacional, que se baseia no pensamento humano para modelar um problema de forma aproximada, onde os valores verdade de uma variável podem ser qualquer número real entre 0 (que corresponde ao valor falso) e 1 (que corresponde ao valor verdadeiro). Esse tipo de lógica multivalorada é diferente da lógica booleana – que utiliza um sistema numérico binário, onde os valores lógicos podem ser somente 0 ou 1

Tribuna Livre, com informações da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp)

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