PROJETOS

O trânsito é um dos maiores problemas urbanos da atualidade. Na última década, o tempo médio diário gasto no trânsito da cidade de São Paulo foi superior a duas horas e quinze minutos, enquanto a população nova-iorquina soma 846,7 milhões de horas gastas no tráfego anualmente. Esses números persistem mesmo após o desenvolvimento de diversos sistemas para otimizar o fluxo de veículos, incluindo a utilização de programação matemática, inteligência artificial, algoritmos genéticos, controladores difusos, e redes de Petri. Apesar da miríade de métodos testados, o trânsito em grandes cidades permanece em crescimento, apontando para a necessidade de se explorar diferentes estratégias, ao invés de diferentes ferramentas. Dessa forma, o presente projeto se propõe a otimizar o fluxo de veículos por meio da avaliação de microfenômenos que causam o tipo de tráfego mais comum em centros urbanos: engarrafamentos fantasma. Uma vez estabelecido o objeto de estudo, decidiu-se pela utilização de algoritmos genéticos para realizar o treinamento do sistema semafórico. Os algoritmos genéticos foram escolhidos por serem tão eficientes quanto outras formas de inteligência artificial, ao passo que podem ser processados por um maior número de máquinas. Os resultados obtidos pelo algoritmo foram testados em uma simulação computacional construída na linguagem Python. Essa simulação contém vários elementos causadores de engarrafamentos fantasma, como tempo de reação, aceleração e velocidade inicial, e foi o meio de teste escolhido pela necessidade de uma coleta de dados extensiva, que levaria anos se realizada no trânsito real. Na simulação, foram criados diversos cenários de interseção, compostos por veículos e fenômenos de formação de engarrafamentos fantasma. Então, programou-se um algoritmo genético para se alcançar os melhores tempos de verde para cada cenário de simulação. Neste contexto, foi possível reduzir o trânsito entre 5,9% e 17,6%, ao longo de 30 gerações em 20 diferentes cenários. No entanto, ainda é necessário percorrer mais alguns passos: a expansão da simulação para abranger mais fenômenos geradores de engarrafamentos fantasma, considerar mais de um cruzamento em seu funcionamento, e identificar as rotas prováveis de serem tomadas por veículos em um cruzamento, entre outros. Com isso, espera-se alcançar resultados que sejam eficientes em reduzir o trânsito em ambientes urbanos, e que encorajem mais pesquisas sobre a implementação de engarrafamentos fantasma em sistemas de controle de tráfego.