Planejamento e operação de tráfego orientados por dados.

Nas cidades modernas, o trânsito não se resume mais apenas ao tipo de pavimento, cruzamentos ou número de faixas; tornou-se uma questão baseada em dados.

Quando a infraestrutura e as instituições são compatíveis, as cidades podem melhorar continuamente o trânsito por meio de soluções não invasivas, sem depender exclusivamente de investimentos em infraestrutura. (Na foto: Um cruzamento na cidade. Foto: THANH LAN)

Cada movimento humano, cada deslocamento de veículo, cada evento urbano gera um fluxo de dados que reflete o ritmo e a estrutura dinâmica da cidade.

Mude sua perspectiva sobre os dados.

Quando as áreas urbanas crescem mais rápido do que sua infraestrutura física consegue se expandir, e cada gargalo se torna um custo social, a única abordagem para um planejamento e operação eficazes é enxergar o tráfego como duas camadas paralelas: a camada física que vemos; e a camada de dados que precisamos compreender. Isso nos leva a um novo princípio: todo planejamento físico de tráfego deve ser baseado em uma compreensão profunda do fluxo de dados; e todos os gargalos físicos devem ser mitigados por meio de dados antes que qualquer expansão ou nova construção possa ser considerada.

Se ignorarmos os dados e observarmos apenas a olho nu, o trânsito sempre parecerá uma série caótica e imprevisível. Mas quando os fluxos de dados de câmeras, IoT, GPS, mapas digitais, transporte público e infraestrutura urbana são integrados, vemos um cenário diferente. O fluxo físico de tráfego é, na verdade, formado por dados sobre comportamento: quem vai para onde, a que horas, em qual rota e por qual motivo; qual é o tráfego normal, qual é a flutuação sazonal; quais são os gargalos reais e quais são apenas fenômenos localizados.

Os dados nos ajudam a distinguir entre causa e efeito; caso contrário, planejamos facilmente com base na superfície, ignorando as questões subjacentes. Portanto, o planejamento de transportes moderno não pode mais se basear em pesquisas estáticas ou modelos lineares, mas deve ser fundamentado em análises de dados dinâmicas, em tempo real e em ciclos de longo prazo.

Uma vez que os dados são coletados e padronizados, o próximo passo é modelar o comportamento dos veículos e simular cenários de planejamento. Tecnologias de microsimulação e modelagem multiagente permitem recriar como centenas de milhares de veículos interagem entre si a cada segundo. Esses modelos verificam como uma nova rota, um cruzamento modificado ou uma faixa exclusiva para ônibus gerarão efeitos em cadeia. Em outras palavras, os dados transformam o planejamento de um estado especulativo para um estado validado. Somente quando as opções são simuladas e comprovadas em um ambiente digital é que a cidade pode tomar decisões de investimento físico com confiança, evitando erros que poderiam ter consequências por décadas.

Contudo, mesmo com um planejamento adequado, a infraestrutura física tem limitações. Uma estrada não pode ser alargada instantaneamente, uma ponte não pode ser construída em poucos meses, e os orçamentos públicos não permitem a expansão de todos os gargalos. Nesse contexto, os dados continuam a desempenhar o papel de infraestrutura intangível, complementando e ampliando a capacidade da infraestrutura física.

Quando sistemas de previsão baseados em dados conseguem identificar gargalos de 10 a 30 minutos antes de sua formação, as cidades têm a capacidade de implementar intervenções sutis: ajustar os ciclos dos semáforos, inverter faixas, ativar sinais verdes, dispersar o fluxo de tráfego remotamente por meio de mapas digitais ou sugerir rotas alternativas diretamente para os celulares dos cidadãos. Essas medidas são eficazes porque influenciam o comportamento e a demanda – dois fatores que determinam os padrões de fluxo de tráfego. De fato, estudos mostram que se apenas 10 a 15% dos passageiros alterarem seus horários ou rotas, os gargalos podem ser resolvidos sem a necessidade de abrir um único metro de via.

Precisamos focar em soluções não invasivas.

A chave é que os dados não só auxiliam nas operações imediatas, como também formam a base para a gestão da demanda a longo prazo. Tóquio (Japão) reduz o congestionamento não construindo novas estradas, mas analisando dados de bilhetes de trem por hora e ajustando os horários para distribuir a demanda. Singapura utiliza ERP para distribuir a demanda com base no preço. Seul (Coreia do Sul) utiliza IA para otimizar os ciclos dos semáforos e reduzir a carga nos cruzamentos sem necessidade de expansão. Los Angeles (EUA) opera 4.500 cruzamentos a partir de um único centro de dados. Copenhague (Dinamarca) utiliza dados de bicicletas e meteorológicos para priorizar o fluxo de tráfego lento durante os horários de pico. Todas essas cidades demonstram que atenuar os gargalos com dados é muito mais eficaz e econômico do que construir infraestrutura física.

Para que os dados se tornem verdadeiramente infraestrutura intangível, as cidades precisam de uma arquitetura de dados unificada: um Hub de Dados de Mobilidade Urbana como núcleo central; um Gêmeo Digital para simulação e testes de transporte; um Motor de Tráfego com IA para otimização em tempo real; e sistemas inteligentes de transporte (ITS) para coleta contínua de dados. Além disso, as instituições devem se adaptar: tornando obrigatório o uso de dados e simulação no planejamento, exigindo o compartilhamento de dados entre agências e empresas de transporte, padronizando APIs e estabelecendo ambientes de teste para experimentar novos modelos de organização do tráfego.

Quando a infraestrutura e as instituições são compatíveis, as cidades podem melhorar continuamente o fluxo de tráfego por meio de soluções não invasivas, sem depender exclusivamente de investimentos em infraestrutura física. Ao utilizar dados para controlar semáforos inteligentes, alocação flexível de faixas, sistemas de alerta precoce e sugestões de rotas, as cidades podem não apenas reduzir o congestionamento, mas também aumentar a segurança em condições climáticas extremas – algo que a infraestrutura física sozinha não consegue resolver.

Tudo isso nos leva a uma conclusão unificada: o transporte não é mais uma corrida para construir estradas, mas sim uma corrida para capturar e organizar o fluxo de dados. A infraestrutura física é a base, mas a infraestrutura de dados é a capacidade. Cidades que dominam os dados dominarão a forma como as pessoas se deslocam, evitarão os custos sociais do congestionamento, aumentarão a eficiência econômica e melhorarão a qualidade de vida. Portanto, nas cidades modernas, o planejamento de transporte deve ser baseado em uma compreensão profunda do fluxo de dados; e todos os gargalos físicos devem ser mitigados por meio de dados antes que qualquer expansão possa ser considerada.

Fonte: https://baodanang.vn/quy-hoach-van-hanh-giao-thong-bang-du-lieu-3314724.html