São Paulo é uma grande cidade, com 11 milhões de habitantes, grande faixa territorial e população espalhada. Seu principal desafio, como de outras grandes cidades, é a mobilidade urbana. Em pesquisa realizada pela Fundação Getúlio Vargas (FGV-EAESP), mais de 30% das pessoas levam mais de duas horas por dia para se deslocarem de casa ao trabalho. Isto causa grande perda em qualidade de vida e produtividade da cidade, e tende-se a piorar se nenhuma ação efetiva for tomada.
Como seria se tivéssemos um plano diretor eficiente baseado em Infraestrutura e Tecnologia integradas?
Poderíamos criar um centro de inteligência de informação, responsável por sistemicamente prover informações de tráfego, clima, operação de todo transporte público, engenharia de tráfego e polícia para a tomada de decisão e, principalmente, gerenciar tudo isto por meio de novas tecnologias.
Com investimentos em infraestrutura, principalmente no transporte público, seria possível aumentar consideravelmente a estrutura de metrôs e trens. Porém, estas ações precisariam ser planejadas e baseadas em dados que gerem valor agregado aos projetos. Para isto, o uso do Big Data em convergência com o conceito de Internet das Coisas levaria o acesso à informação a uma nova experiência. Mas, para tudo isso fluir, é necessário ter informações importantes para a tomada de decisão.
Um case de sucesso realizado pelo laboratório de Ciências de computação (CSAIL) do MIT pode exemplificar a importância dos dados. Tratava-se de um projeto em Singapura para viabilizar a melhoria no tráfego do País, com 5 milhões de habitantes, o tamanho de uma grande cidade, com uma malha de 26 mil táxis. Com esta base, foi possível mapear todo o fluxo de tráfego do país através da instalação de GPS nos táxis, além de Loop Detectors nas ruas, responsável por captar o volume de tráfego e velocidade dos automóveis durante todo o dia. As informações e análises de dados avançadas permitiram mapear o volume de tráfego em cada região e como o fluxo variava ao longo do dia. Todo o material coletado foi utilizado para fazer um planejamento de melhoria de engenharia de tráfego e investimento em infraestrutura.
Outras fontes de informação poderiam ser sensores de semáforo e dados que hoje já são coletados do funcionamento dos trens e metrôs. Uma estrutura de Data Center permitiria a centralização dos dados e um grande processamento de informação.
Com todos esses dados coletados e armazenados, é possível realizar várias ações estratégicas e operacionais com foco em melhorias através do uso do Big Data e análises preditivas, como as listadas abaixo.
Operacional
-Criar uma cidade inteligente e, através do volume de tráfego, alterar o fluxo de ruas automaticamente e direcionar por sinais os motoristas a tomarem melhores rotas em tempo real.
– Uma parte relevante do tráfego em alguns locais da cidade deve-se aos motoristas à procura de uma vaga de estacionamento gratuito. Diminuir o tempo de procura pode ajudar a melhorar o trânsito. Hoje em dia é possível, através de análises estatísticas, prever o tempo médio que um carro fica estacionado, e direcionar os motoristas para uma vaga mais apropriada. Para essa comunicação é possível o uso de aplicativos móveis.
-Implantar o limite de velocidade variável nas principais vias através do volume de tráfego em tempo real. Desta forma é possível diminuir o número de congestionamentos.
-O uso de redes sociais como Facebook e Twitter para o compartilhamento de informações entre a cidade e cidadão da melhor forma de se locomover.
-Por meio do volume de operação do transporte público é possível exigir mais ou não da malha, podendo direcionar entre linhas de metrô, trem e ônibus, de formar a ter um volume homogêneo de fluxo entre os mesmos.
Estratégico
-Através de estudos e análises de tendência podemos avaliar onde há a necessidade de maior investimento em infraestrutura, traçando um planejamento mais efetivo de obras de mobilidade urbana na cidade.
Por meio do uso de tecnologia de ponta, informações de várias fontes com credibilidade e em tempo real, é possível agilizar muito o dia a dia da população, e também permitir uma tomada de decisão mais assertiva no crescimento da malha viária da cidade. Assim, o problema da mobilidade urbana não seria um transtorno tão recorrente na vida dos cidadãos de São Paulo.
Elton Conceição, coordenador de Sistemas da LEEGA
Excelente artigo e muito apropriado para o momento da cidade que exige mudanças na forma que é gerida, o uso do Big Data seria um enorme avanço para solução do problema de mobilidade urbana.
Com certeza seria um avanço no transporte da cidade, parabéns pelo artigo.
Problema antigo que com boa vontade, e aplicando metodologias de análise como a proposta pelo escritor, ajudaria no dia a dia da população em geral.
Parabéns pela análise séria e objetiva!
Elton,
Sem dúvida a ideia é excelente e com certeza São Paulo como outros grandes centros precisam de tais soluções, mas o problema é que para viabilizar isso passa pela esfera pública e política, principalmente a política que todos sabemos tem outras prioridades. Parabéns pela publicação.