PROJETOS

Atualmente, o trânsito é um problema urbano de grande relevância. Nos últimos 10 anos, o tempo médio gasto diariamente em todos os deslocamentos no trânsito na cidade de São Paulo foi superior a duas horas e quinze minutos. Este problema se deve a uma estrutura de detecção e controle semafórico que não comporta o volume de tráfego que se apresenta nos centros urbanos. Tendo isso em vista, este projeto propõe um possível meio para reduzir o problema do excesso de tráfego causado por engarrafamentos fantasma, que pode impactar na produtividade e na convivência de uma comunidade, por meio da criação de um algoritmo de aprendizado de máquina que se utilize dos dados disponíveis no ambiente em conjunto com fórmulas presentes na teoria da engenharia de tráfego para identificar as tendências no tráfego de uma intersecção e adapte o tempo de abertura e fechamento dos semáforos em tempo real, de acordo com as tendências identificadas. O código também analisará os sentidos para quais os carros se dirigem, com o intuito de estabelecer uma comunicação ativa com outras intersecções, para que as tendências de aumento da densidade de tráfego sejam identificadas com maior precisão. Visando testar as capacidades de aprendizado e previsão do algoritmo, que está ainda no princípio de seu desenvolvimento, uma simulação de tráfego construída a partir da biblioteca para linguagem Python denominada Pygame foi adaptada para considerar e simular as diversas variáveis do trânsito em uma intersecção real, em escala reduzida, sem a necessidade de custo financeiro. O código será testado por meio de um sistema que o recompensará se as previsões feitas resultem na diminuição do tempo gasto em uma intersecção e da densidade do tráfego.