Introdução: De acordo com a Confederação Nacional da Indústria, 36% da população das grandes cidades passam, em média, pelo menos uma hora por dia no trânsito, o que compromete tanto a qualidade de vida quanto a produtividade. A inteligência artificial (IA), ramo da computação voltado ao desenvolvimento de sistemas capazes de reproduzir comportamentos humanos, vem sendo aplicada para enfrentar desafios urbanos relevantes, como os congestionamentos que prejudicam milhões de brasileiros diariamente e afetam a economia e o bem-estar coletivo. Um exemplo de aplicação prática ocorreu em Campinas, SP, por meio do projeto Green Light, desenvolvido em parceria com o Google. Nesse caso, a IA analisava dados do tráfego e repassava as informações a engenheiros, que ajustavam manualmente os semáforos, buscando reduzir esperas e tornar o fluxo mais ágil e eficiente para condutores e pedestres. Objetivos: O objetivo desse projeto busca implantar um sistema totalmente automatizado, no qual câmeras espalhadas pela cidade seriam integradas a um programa de inteligência artificial capaz de monitorar o fluxo em tempo real e definir, de forma independente, os ajustes necessários nos sinaleiros, eliminando etapas intermediárias que consomem tempo. Materiais e Método: De acordo com a Confederação Nacional da Indústria, 36% da população das grandes cidades passam, em média, pelo menos uma hora por dia no trânsito, o que compromete tanto a qualidade de vida quanto a produtividade. A inteligência artificial (IA), ramo da computação voltado ao desenvolvimento de sistemas capazes de reproduzir comportamentos humanos, vem sendo aplicada para enfrentar desafios urbanos relevantes, como os congestionamentos que prejudicam milhões de brasileiros diariamente e afetam a economia e o bem-estar coletivo. Um exemplo de aplicação prática ocorreu em Campinas, SP, por meio do projeto Green Light, desenvolvido em parceria com o Google. Nesse caso, a IA analisava dados do tráfego e repassava as informações a engenheiros, que ajustavam manualmente os semáforos, buscando reduzir esperas e tornar o fluxo mais ágil e eficiente para condutores e pedestres. Resultados: Dessa forma, a programação deixaria de ser estática, como ocorre quando engenheiros definem tempos fixos para cada cor, passando a ser dinâmica, adaptando-se à realidade do momento e reagindo às mudanças do trânsito em segundos, com maior precisão e rapidez. Por exemplo, uma via que antes era mais movimentada poderia perder prioridade caso outra passasse a registrar tráfego mais intenso, o que garantiria maior fluidez e redução de atrasos em diferentes regiões da cidade. Considerações Finais: Os principais beneficiados seriam empresas de transporte público e privado, prefeituras e departamentos de trânsito, que viriam ganhos logísticos e operacionais, além dos trabalhadores que utilizam diariamente as vias urbanas, poupando tempo em seus deslocamentos e ganhando qualidade de vida. O projeto visa a otimização do tráfego e a diminuição dos engarrafamentos. Assim, a inteligência artificial surge como uma solução inovadora, eficiente e sustentável, capaz de transformar a mobilidade urbana, contribuir para a economia de recursos e melhorar a rotina dos cidadãos brasileiros.
Palavras-chave: Inteligência artificial; Mobilidade urbana; Otimização do trânsito.
