O software de visão computacional tem o potencial de reinventar a forma como as cidades se movem

Em outubro de 2019, o New York Times relatado que 1.5 milhão de pacotes eram entregues na cidade de Nova York todos os dias. Embora conveniente para os clientes e lucrativo para as Amazonas do mundo, levar tantas caixas do depósito ao cliente gera externalidades negativas consideráveis ​​para as cidades.

Como disse o Times, “a pressão pela conveniência está tendo um forte impacto no engarrafamento, na segurança rodoviária e na poluição na cidade de Nova York e nas áreas urbanas ao redor do mundo”.

Desde que esse artigo foi publicado, a pandemia global levou o comércio eletrônico a novos patamares, e os especialistas não esperam que essa tendência de alta desacelere. em breve. Sem intervenção estratégica, encontraremos nossas cidades enfrentando problemas de trânsito cada vez mais graves, questões de segurança e emissões poluentes.

As mesmas frustrações atormentam as estradas urbanas há décadas. No entanto, a tecnologia está finalmente alcançando, fornecendo novos meios de enfrentar os desafios de aglomeração, poluição e fiscalização de estacionamento nas densas ruas da cidade.

Como quase sempre é o caso, uma solução eficaz começa primeiro com a compreensão das circunstâncias detalhadas que deram origem ao problema. Nesse caso, um meio simples de avaliar o problema é observar o estacionamento na calçada e o tráfego nas ruas por meio de câmeras de iluminação pública.

A implantação de câmeras para monitorar espaços públicos pode incitar imediatamente a ira de defensores obstinados da privacidade (eu me considero um deles), e é por isso que empresas como a minha adotaram uma abordagem de privacidade por design para o desenvolvimento de produtos. Nossa tecnologia processa vídeo em tempo real e aborda outras preocupações sobre o possível uso indevido para fins de vigilância, desfocando rostos e placas de carro além do reconhecimento antes de disponibilizar qualquer tipo de dados de imagem internamente ou para funcionários públicos.

O objetivo dessas câmeras não é vigiar, mas sim aproveitar dados concretos das ruas da cidade do mundo real para gerar insights cruciais e automações de energia no meio-fio. O software de visão computacional da Automotus já está usando esse modelo para ajudar as cidades a gerenciar a já mencionada inundação de veículos comerciais em suas ruas.

Essa tecnologia também pode ser utilizada para otimizar e incentivar a rotatividade do estacionamento. De acordo com um estudo, motoristas na cidade de Nova York gastar uma média de 107 horas por ano procurando vagas de estacionamento, a um custo de US$ 2,243 por motorista em tempo perdido, combustível e emissões, o que representa US$ 4.3 bilhões em custos totais para a cidade. Dinâmicas de desperdício semelhantes estão se desenvolvendo nos Estados Unidos e no mundo. Ao coletar dados abrangentes sobre a demanda por espaço na calçada, as cidades podem projetar políticas de estacionamento que garantam o alinhamento adequado entre a oferta de espaço na calçada e a maneira como os veículos realmente o estão usando.

Em um piloto que executamos no campus da Loyola Marymount University, o tráfego causado por motoristas em busca de estacionamento caiu mais de 20% depois que nossos dados foram usados ​​para ajustar a política de estacionamento. O uso de dados para otimizar o estacionamento resulta em rotatividade mais eficiente, menos tempo gasto circulando por uma vaga e menos atrasos no trânsito. Os dados de disponibilidade de estacionamento em tempo real também podem ser usados ​​para direcionar os motoristas para vagas de estacionamento abertas por meio de um aplicativo ou API.

Ao equipar os planejadores da cidade com informações precisas e atualizadas sobre todas as formas de atividade nas calçadas, nós os capacitamos a entender completamente os padrões temporais e espaciais que regem suas calçadas. Isso fornece aos planejadores as informações de que precisam para tomar decisões informadas sobre a política de calçada adaptada às peculiaridades de sua cidade.

De repente, perguntas como "Quantas desistências de carona ocorrem aqui?" e “De quem são os caminhões de entrega em estacionamento duplo na terça de manhã?” tornar-se trivial para responder. Longe vão os dias de usar heurísticas vagas para orientar a política; esta nova riqueza de informações possibilita decisões precisas e impactantes sobre os locais de estacionamento de passageiros, zonas de entrega dedicadas e áreas de carona, bem como taxas ideais para cobrança de estacionamento, penalidades apropriadas para violações e muito mais.

Essa tecnologia também é uma vitória para as empresas de entrega. Quando as frotas de entrega têm dados sobre disponibilidade de estacionamento prevista e em tempo real, isso pode melhorar a eficiência da rota, economizando dinheiro. Em vez de pagar pelo uso do meio-fio por meio de multas, as empresas de entrega podem receber uma fatura pelo tempo gasto no meio-fio (uma despesa dedutível de impostos, devo acrescentar).

A estudo feito em Columbus, Ohio, constatou que as zonas de carregamento designadas diminuíram as violações de estacionamento duplo em 50% e reduziram o tempo de veículos comerciais no meio-fio em 28%. Aumentar radicalmente a eficiência da entrega se traduz em economia para empresas como FedEx e Amazon, que podem pagar taxas justas por seu acesso ao meio-fio e repassar essas economias aos consumidores.

Várias tendências inter-relacionadas tornam o momento atual especialmente oportuno para aplicar novas tecnologias em nossas ruas e meio-fios. Pré-pandemia, muitas cidades já enfrentavam receita em declínio do estacionamento à medida que os cidadãos passaram a usar caronas compartilhadas. Agora, milhares de municípios americanos estão esperando grandes déficits orçamentários na sequência do COVID-19. Ao mesmo tempo, um relatório do Fórum Econômico Mundial prevê que o número de veículos de entrega comercial aumentará em 36% no centro das cidades até o ano de 2030. Nossa pesquisa sugere que mais de 50% das violações de estacionamento não são aplicadas e cometidas por veículos comerciais.

Não é por acaso que Colombo foi o vencedor do Desafio Federal de Cidade Inteligente de 2016. Quando o ex-presidente Barack Obama prometeu mais de US$ 160 milhões como parte de seu Iniciativa “Cidades Inteligentes” em 2015, a redução do congestionamento e da poluição estiveram entre as grandes metas do programa. Uma melhor gestão do estacionamento e da calçada são ferramentas cruciais para atingir esses objetivos. Embora o ex-presidente Donald Trump tenha feito campanha com um grande plano de infraestrutura, suas promessas nessa área foram cumpridas. misturado na melhor das hipóteses. Apesar da falta de apoio federal, atualmente existem iniciativas promissoras em andamento em cidades como Santa Mônica, que é pilotagem uma zona de entrega com emissão zero no coração do centro da cidade.

O presidente Joe Biden delineou um plano para construir a infraestrutura de que a América precisa tanto para combater a mudança climática quanto para modernizar o transporte urbano. Este plano inclui uma provisão para 500,000 estações públicas de carregamento de veículos elétricos; mudanças em nossas cidades que permitem que motoristas, pedestres, ciclistas e outros compartilhem a estrada com segurança; e investimento em soluções críticas de energia limpa.

A tecnologia de gerenciamento de meio-fio é uma das opções no mercado que os governos federal e locais podem aproveitar para reduzir a poluição e melhorar a qualidade de vida nas cidades. Se o novo governo estiver disposto a defender essa nova abordagem para resolver os problemas de mobilidade urbana, a infraestrutura dos Estados Unidos não será apenas modernizada, mas preparada para o futuro.

Eu, por exemplo, espero que esta renovação seja realizada; a saúde, a segurança e a prosperidade compartilhada de nossa nação dependem disso.

Fonte: https://techcrunch.com/2021/03/26/computer-vision-software-has-the-potential-to-reinvent-the-way-cities-move/