A NEC, multinacional japonesa especialista em tecnologia, acaba de anunciar o desenvolvimento de uma tecnologia de detecção por fibra óptica que visa monitorar as condições das estradas e prever com precisão os congestionamentos repentinos de tráfego em tempo real.

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Ao coletar dados de cabos de comunicação por fibra óptica já existentes e analisar informações de fluxo de tráfego em tempo real por meio de um modelo de IA proprietário, a NEC reduziu em 80% os erros de previsão em comparação com métodos convencionais.

Essa inovação possibilita um controle de tráfego mais eficaz, incluindo a definição de rotas alternativas, contribuindo, assim, para a solução de desafios sociais, como problemas logísticos e emissões de CO₂.

Congestionamentos: Um problema social e econômico

O congestionamento do tráfego é um problema social significativo, que ameaça a segurança e causa perdas econômicas substanciais. Em particular, os congestionamentos em rodovias expressas — a espinha dorsal de muitas redes logísticas — têm um impacto econômico expressivo.

Enfrentar esse desafio requer a compreensão em tempo real das condições das vias, tanto para a mitigação imediata do congestionamento quanto para a previsão altamente precisa de congestionamentos, com base em dados atualizados.

Atualmente, as abordagens de monitoramento dependem principalmente de instrumentos pontuais, como câmeras e detectores de laço, além de dados de veículos-sonda (*1). Porém, ambos apresentam limitações: os primeiros têm altos custos de instalação e manutenção em toda a malha viária, enquanto os segundos só fornecem dados quando veículos equipados passam por pontos específicos, restringindo a cobertura contínua e em tempo real. Além disso, os modelos existentes de previsão dependem fortemente de dados históricos, dificultando capturar congestionamentos súbitos e inesperados.

Como funciona a tecnologia da NEC

Para superar essas limitações, a NEC desenvolveu uma tecnologia que utiliza cabos de fibra óptica — originalmente instalados para fins de comunicação ao longo das vias — como sensores distribuídos para coletar dados de fluxo de tráfego em tempo real e de forma contínua em rotas inteiras.

O modelo exclusivo da NEC, baseado em Inteligência Artificial, fornece previsões em tempo real e de alta precisão sobre o surgimento e a dissipação de congestionamentos súbitos.

Características técnicas

Algoritmo de Otimização de Parâmetros do Modelo

A NEC criou um algoritmo para otimizar parâmetros teóricos do modelo — como comportamentos de motoristas (ex.: ajuste da distância entre veículos) — de modo que as simulações reproduzam fielmente os dados de fluxo de tráfego observados em segmentos completos de estrada.

Algoritmo de Adaptação de Dados

Um algoritmo avançado converte diversos dados de fluxo de tráfego, incluindo “velocidade média” e “posição/velocidade” de veículos individuais, em formatos compatíveis com as entradas das simulações. Isso possibilita a definição das condições iniciais para as simulações com base em dados abrangentes de fluxo de tráfego obtidos em rotas inteiras, aumentando significativamente a confiabilidade dos resultados.

Com essas inovações, a NEC confirmou — com base em dados reais — que os erros de previsão do tempo de viagem podem ser reduzidos em aproximadamente 80% em comparação com métodos atuais, que dependem de sensores pontuais, como câmeras.

O Futuro: Gêmeo Digital das Rodovias

A NEC está avançando ainda mais na concretização de um gêmeo digital dinâmico das rodovias, que possibilita o monitoramento do tráfego em tempo real em toda a rede, a previsão da evolução dos congestionamentos e a otimização das medidas de resposta.

Ensaios em condições reais já estão em andamento em estreita colaboração com autoridades rodoviárias, com o objetivo de implantação prática até o ano fiscal de 2026.

Reconhecimento Internacional

Essa tecnologia foi desenvolvida com base em dados fornecidos pela Central Nippon Expressway Company Limited (NEXCO CENTRAL) e foi apresentada no 104º Encontro Anual da Transportation Research Board.

A NEC também apresentará um artigo no 31º Congresso Mundial de ITS, em Atlanta, Geórgia (EUA), com foco no aprimoramento da precisão do monitoramento do fluxo de tráfego em rodovias expressas.

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