Influência da inteligência artificial (ia) na mobilidade urbana

Abstract

Este artigo destaca os problemas relacionados à mobilidade nas grandes metrópoles brasileiras como congestionamentos e falta de crescimento planejado das cidades e da priorização do transporte individual e analisa-se como a Inteligência Artificial (IA) pode ser aplicada para resolver esses desafios. Por meio de uma metodologia de revisão qualitativa exploratória e analítica, o trabalho identifica as principais aplicações da IA neste campo, como Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS) para otimização do tráfego, o desenvolvimento de veículos autônomos com potencial para reduzir acidentes e a otimização do transporte público via aplicativos que melhoram a experiência do usuário. Os principais resultados apontam para o potencial da IA em reduzir congestionamentos, exemplificado por sistemas como o ATSAC, e melhorar a segurança das vias, como no caso do pedágio Free Flow. Contudo, a análise também evidencia desafios significativos, incluindo preocupações com a sustentabilidade (risco de aumento do uso de carros autônomos individuais), questões éticas e de privacidade de dados, a falta de regulamentação específica, os altos custos de implementação, a necessidade de infraestrutura adequada e a importância da aceitação pública. Conclui-se que, embora a IA ofereça ferramentas promissoras para revolucionar a mobilidade urbana, sua implementação efetiva é benéfica e exige uma abordagem cuidadosa e integrada para superar barreiras técnicas, sociais e econômicas, garantindo um desenvolvimento urbano mais sustentável e inclusivo.

This article highlights mobility-related problems in large Brazilian metropolises, such as congestion, lack of planned urban growth, and the prioritization of individual transport. It analyzes how Artificial Intelligence (AI) can be applied to address these challenges. Through an exploratory and analytical qualitative review methodology, the work identifies the main AI applications in this field, such as Intelligent Transportation Systems (ITS) for traffic optimization, the development of autonomous vehicles with the potential to reduce accidents, and the optimization of public transport via applications that improve the user experience. The main results point to AI's potential to reduce congestion, exemplified by systems like ATSAC, and improve road safety, as in the case of Free Flow tolling. However, the analysis also reveals significant challenges, including sustainability concerns (risk of increased use of individual autonomous cars), ethical and data privacy issues, the lack of specific regulation, high implementation costs, the need for adequate infrastructure, and the importance of public acceptance. It is concluded that, although AI offers promising tools to revolutionize urban mobility, its effective and beneficial implementation requires a careful and integrated approach to overcome technical, social, and economic barriers, ensuring more sustainable and inclusive urban development