Usando Aprendizado de Máquina para Incentivar o Transporte Sustentável

Machine learning is one of the most advanced forms of AI currently available. Its ability to register, correlate, and predict data makes it the ideal solution for many of today’s most pressing issues. Recently, the technology has been given a new use case scenario, helping plan and incentivize sustainable transport networks.

Algoritmos de Aprendizado de Máquina

Os algoritmos de aprendizado de máquina existem em muitas formas hoje e são usados ao seu redor. Esses sistemas continuam a melhorar em suas habilidades específicas, havendo agora múltiplos algoritmos de ML para usar com base em seus requisitos. Alguns exemplos populares incluem redes neurais artificiais, árvores de decisão e máquinas de vetor de suporte.
When you scroll through your recommended Netflix (NFLX ) suggestions and social media feeds, interact with company chatbots, or ride in autonomous vehicles, you’re relying on ML algorithms. Three systems are fast, low cost to operate, effective, and provide new levels of insight. All of these factors make ML algorithms ideal for driving sustainable transport networks forward.

Objetivos de Transporte Sustentável

À medida que a poluição aumenta e as condições ambientais continuam a piorar, a demanda por opções de transporte sustentável tem aumentado continuamente junto com a disponibilidade. Agora, há uma infinidade de maneiras de alguém chegar ao seu destino sem usar combustíveis fósseis. De veículos elétricos a pedalar sua bicicleta na estrada, o transporte sustentável está em ascensão.

Fonte Market Watch – Principais Taxas de Adoção de Transporte Sustentável nos EUA

Mudança Vital é Necessária

Não há tempo a perder para melhorar as redes de transporte sustentável. Já há carros demais nas ruas das cidades ao redor do mundo. Esse cenário levou a congestionamento, frustração e danos ambientais. O aprendizado de máquina pode ajudar a reduzir o vício do mundo em combustíveis fósseis e contribuir para uma existência mais lucrativa e verde.
Para cumprir essa tarefa, os desenvolvedores de ML precisarão criar algoritmos que considerem uma enorme variedade de fatores. Usar aprendizado de máquina para impulsionar o transporte sustentável vai além de carros autônomos que economizam combustível; trata-se de criar uma cidade que encoraje e incentive as pessoas a utilizarem todas as formas de transporte verde.

A Condução Verde

Você já pode ver esse impulso pela sustentabilidade em muitas cidades, onde trilhas e ciclovias se tornaram mais comuns. Essas vias, se posicionadas corretamente, ajudam a impulsionar a economia, melhorar o ambiente local e manter os cidadãos saudáveis. Nas cidades onde as ciclovias foram integradas, os resultados variaram devido a fatores-chave como o posicionamento das vias, acessibilidade e outras questões logísticas.
Nas cidades onde as ciclovias foram introduzidas com sucesso, os resultados foram inspiradores. Cidades como Toronto integraram ciclovias e caminhos que se estendem por toda a cidade. As trilhas resultaram em menos acidentes de bicicleta, mais pessoas pedalando e uma manutenção geral no uso de e-bikes para se deslocarem pela cidade.

Problemas Enfrentados pelos Planejadores Urbanos que os Sistemas de Aprendizado de Máquina Poderiam Resolver

Um dos principais problemas que os planejadores urbanos enfrentam é a falta de dados de infraestrutura. Sua cidade pode querer integrar uma ciclovia em breve. No entanto, é necessário conduzir muitas pesquisas para ver como isso afetaria o tráfego e outros fatores‑chave. Os planejadores devem otimizar a localização das vias de bicicleta para garantir coesão, em vez de rotas dispersas e não conectadas que não servem a nenhum propósito real.
O aprendizado de máquina pode lidar com enormes quantidades de dados e cruzá‑los com informações específicas de localização, como o layout da cidade. Essa estratégia permite que a IA execute simulações usando dados reais de locais com condições semelhantes para determinar a rota ideal. Notavelmente, determinar a rota ideal requer muito mais consideração do que apenas se uma via se encaixa e se passa por centros comunitários cruciais.

Utilitarismo vs. Equidade

Um estudo que pode fornecer dados valiosos para sistemas de ML no futuro examinou os métodos de roteamento de caminhos baseados em utilitarismo versus equidade. Os pesquisadores revisaram três modelos: um modelo utilitário em escala de cidade, um modelo utilitário baseado em região e um modelo orientado por equidade. Os pesquisadores determinaram que planejar ciclovias ótimas é muito mais complexo do que se esperava inicialmente, pois em muitas situações, os maiores benefícios para uma região estão frequentemente fora da área. Assim, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para determinar como projetar acesso confiável a redes de transporte sustentável que beneficiem toda a comunidade.

Falta de Incentivo ao Transporte Sustentável

O aprendizado de máquina também pode desempenhar um papel vital na promoção da adoção do transporte sustentável. Nas últimas duas décadas, o impulso rumo aos veículos elétricos no Ocidente tem sido lento. Por anos, o interesse nessa tecnologia diminuía se os preços da gasolina caíssem.

Só recentemente os países ocidentais começaram a desenvolver abordagens quantitativas para priorizar melhor a infraestrutura e impulsionar a adoção. Recentemente, os desenvolvedores se voltaram para outra tecnologia emergente que pode trabalhar em conjunto com o sistema de ML para incentivar os passageiros a utilizarem opções de transporte sustentável, o blockchain.

A tecnologia blockchain permite que esses sistemas processem enormes quantidades de dados em tempo real e forneçam recompensas precisas usando tokens criados sob medida para incentivar os usuários. Esse modelo já está em uso em vários setores, incluindo o emergente setor move‑to‑earn. Da mesma forma, aplicativos M2E recompensam os usuários por se manterem ativos. Esses sistemas permitem que os usuários rastreiem seus passos, atividades de bicicleta e mais, garantindo recompensas com base em suas ações.

Como a IA Melhorará o Planejamento Urbano para o Transporte Sustentável Pessoal?

O aprendizado de máquina combina o melhor de ambos os mundos, pois pode pegar dados históricos e cruzá‑los com informações em tempo real para tomar decisões bem fundamentadas. Os planejadores urbanos podem usar essas informações para formular, testar, assimilar e até construir opções de transporte úteis.
Os algoritmos de aprendizado de máquina permitem que os planejadores urbanos integrem opções sustentáveis na infraestrutura central da comunidade em um novo nível. Eles podem levar em conta fatores externos, como enormes quantidades de dados históricos e ambientais. Essa capacidade permite que os planejadores prevejam o fluxo de tráfego com mais precisão.

Aumentar a Versatilidade das Rotas Incentiva Práticas de Transporte Sustentável?

Aumentar a versatilidade das rotas de transporte sustentável certamente impulsionará o incentivo. Passageiros e usuários se beneficiam de estilos de vida mais saudáveis, menos poluição sonora, maior independência de combustíveis e outros aspectos positivos. Além disso, novas rotas podem ser construídas usando orientação de ML que economiza tempo e oferece vistas inspiradoras, tudo enquanto dá acesso aos centros de atividade da cidade.

Infraestrutura de Carregamento

Os sistemas de aprendizado de máquina desempenharão um papel crucial na determinação do layout da infraestrutura de carregamento para veículos elétricos. Os EVs têm impulso, porém ainda há muitas comunidades que carecem de uma única estação de carregamento. Para melhorar a adoção, é necessário criar uma infraestrutura de carregamento viável e de fácil acesso.

Os sistemas de aprendizado de máquina também auxiliarão na eficiência de carregamento. A eficiência de carregamento de EVs é uma preocupação importante à medida que mais pessoas migram para veículos totalmente elétricos. Carregar as baterias de EV pode levar tempo. Algoritmos de ML podem ajudar a reduzir esse tempo enquanto melhoram a expectativa de vida geral da bateria do seu veículo.

Reduzir a Poluição do Ar

O ar que você respira tem um impacto direto na sua saúde. Por isso, é comum que quem mora próximo a grandes rodovias experimente algum tipo de problema de saúde pulmonar à medida que envelhece. Esse foi o fator motivador para o mercado chinês, que agora é, de longe, a maior e mais ativa economia de EVs do mundo.

Os sistemas de EV não emitem emissões, o que os torna ideais para manter a pureza do ar e prevenir uma situação perigosa em que os cidadãos ficam expostos a substâncias químicas mortais o dia todo sem perceber. À medida que as vias se convertem lentamente para a maioria de veículos EV, a qualidade do ar deve aumentar proporcionalmente.

Apoio às Comunidades de EV

Os sistemas de aprendizado de máquina já ajudam a responder às perguntas que os clientes têm para os fabricantes durante o processo de venda. No futuro, o mesmo conceito pode tornar a posse de um scooter ainda mais fácil. Algoritmos de aprendizado de máquina podem ajudar a conectá‑lo a outros proprietários de EVs para compartilhar informações, conceitos e histórias.

Empresas que Poderiam se Beneficiar de Sistemas de Incentivação de Transporte Adequados com Aprendizado de Máquina

Basta um momento para perceber que o mercado de EV está em expansão. De carros elétricos a e‑bikes, há muitos fabricantes entrando neste setor, e as opções de produtos atingiram números recordes. Aqui está uma empresa que poderia integrar algoritmos de aprendizado de máquina para gerar receita em breve.

Vista Outdoor

A Vista Outdoor foi lançada em 2015 como uma fabricante e designer americana de equipamentos ao ar livre. A empresa cresceu para se tornar uma operação massiva que agora controla muitas subsidiárias em todo o setor. Um projeto que trouxe muito sucesso à empresa são as e‑bikes QuietKat.

As e‑bikes QuietKat oferecem desempenho de primeira linha usando motores de tração central de 750w a 1000w e materiais premium. Essas unidades são construídas para lidar com condições off‑road e são classificadas como bicicletas todo‑terreno. Além disso, incluem a tecnologia proprietária VPO da empresa, que monitora seus pedais e suplementa a potência quando necessário.
A Quietkat sofreu inicialmente com a disseminação da COVID‑19, e ninguém pôde viajar. Essa falta de viagens fez com que a empresa perdesse lucros massivos. No entanto, a demanda por e‑bikes disparou desde o fim da pandemia, e hoje, as e‑bikes Quietkat são a principal fornecedora de bicicletas off‑road de grau profissional. Esse crescimento resultou em um impulso direto ao desempenho da Vista Outdoor.
Recentemente, a Vista Outdoor assinou um acordo de venda que dividiu a empresa em duas partes por US$ 3,35 bilhões, incluindo dívida. A notícia da venda foi recebida com confiança dos investidores, já que as ações VSTO atingiram uma capitalização de mercado de US$ 2,58 bilhões. Essa notícia segue um anúncio de que a empresa divulgará seu último relatório financeiro em breve. Esses fatores tornam a VTSO um “buy” para traders que buscam acesso ao mercado de EVs.

Uma Nova Era de Transporte Sustentável

A era do transporte sustentável chegou. Agora, é hora de planejadores urbanos e fabricantes trabalharem juntos para tornar a transição o mais fácil e acessível possível. Dessa forma, você pode esperar ver uma maior integração dessa tecnologia com o setor de transporte, o que pode resultar em rotas de viagem muito mais limpas e seguras para a maioria das pessoas em breve.
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