Tecnologia embarcada em câmeras monitora estradas
O uso da Inteligência Artificial é benéfico para inúmeros fins e não seria diferente ao olhar para a malha rodoviária brasileira. Com isso em mente, a Arteris decidiu implementar a tecnologia nas câmeras presentes nas sete rodovias que opera (Fernão Dias, Régis Bittencourt, Litoral Sul, Planalto Sul, Fluminense, Intervias e ViaPaulista). Até o final do ano, a companhia pretende gerenciar os 3.200 quilômetros de vias no Brasil apenas por meio da IA.
“Nós começamos a discutir como usar esse ativo e transformar em algo que ajude a operação, tanto do aspecto de melhoria de SLA quanto sob o aspecto econômico e começamos a trilhar um caminho. Se não conseguimos ficar olhando 24/7 todas as câmeras, vamos deixar uma IA olhando em nosso lugar para que nos avise quando algo que não deveria acontecer, acontecer”, resume Luiz Eduardo Ritzmann, CTO da Arteris, em entrevista ao IT Forum.
O primeiro uso em que a IA foi implantada foi para substituir o equipamento de densidade de tráfego. Ritzmann explica que essa é uma ferramenta cara para comprar, instalar e manter, pois conforme asfalto se deteriora, a medição fica mais instável. Ao embarcar IA na câmera, ela é capaz de medir a densidade de tráfego, além de classificar os veículos e ver a velocidade média.
“Agora, estamos em um segundo momento, que é o de análise do comportamento do veículo, tentando identificar os comportamentos de risco e que levam à prestação de auxílio. Nós identificamos o veículo, a câmera acompanha o veículo e verifica se ele está se comportando de uma forma normal. Se ele vai na direção correta, se está na pista, se não está parado, e se está parado no acostamento”, comenta Ritzmann.
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Segundo o executivo, esse é um momento mais complexo tecnologicamente, mas o grande diferencial será detectar comportamentos que não são esperados para mitigar riscos de acidentes e prestar apoio. Dessa forma, é possível começar a se antecipar às ocorrências.
Rafael Dourado, gerente de operações da Programmers, parceira tecnológica da Arteris no projeto, cita a importância da construção da plataforma dentro de casa. De acordo com ele, ao comprar câmeras superinteligentes já disponíveis no mercado, a inteligência tecnológica está com o fabricante. “O que estamos fazendo é uma inteligência que é da Arteris, então ela pode criar e mudar de acordo com a sua necessidade.”
Agora, diz o CTO da Arteris, há alguns desafios a superar. O primeiro dele é que a IA é intrinsecamente consumidora de recursos, então é preciso muita capacidade de armazenamento. “Como eu faço para que uma estrutura computacional consiga receber esses dados? Não dava para processar e fazer tudo em nuvem. Por isso, precisamos entender como a infraestrutura poderia funcionar e como quebrar isso para atender o que precisávamos.”
O outro aprendizado da empresa é sobre o quão importante é treinar a IA. Para que a tecnologia entendesse quais são as situações adversas, foram enviadas imagens dizendo o que é um carro ou um caminhão. Ritzmann, entretanto, conta uma história engraçada: a IA entendeu que se tiver um animal na pista, é uma situação de risco. E quando um caminhão com um cavalo na caçamba apareceu, alertou o sistema.
“Um dos principais objetivos que queremos atingir é detectar algum tipo de comportamento negativo, um comportamento que pode ser ruim e causar algum acidente. Mas mantemos amostra de todos os comportamentos possíveis. A gente precisava ver como fazer o treinamento. Esse foi um fator mais técnico da nossa dificuldade de uma inteligência de comportamentos sem muitos exemplos. Nós temos milhares de carros na estrada, mas temos raros exemplos dos comportamentos negativos”, pondera Dourado.
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Jornalista com mais de dez anos de atuação na cobertura de tecnologia. É a quarta jornalista de tecnologia mais admirada no Brasil, pelo prêmio “Os +Admirados da Imprensa de Tecnologia 2022” e tem a experiência de contribuições para o The Verge.
