Pesquisas na internet evidenciam que a utilização de sensores, dispositivos interconectados e sistemas de análise de dados em tempo real viabiliza o monitoramento contínuo das condições de tráfego. Essa abordagem permite ajustar a temporização dos semáforos, redistribuir os fluxos veiculares e, consequentemente, reduzir congestionamentos de forma eficaz. A convergência entre a Internet das Coisas (IoT) e a inteligência artificial (IA) cria um ecossistema onde os dados fluem entre veículos, infraestruturas urbanas e centros de controle, possibilitando respostas imediatas a qualquer variação na demanda. Essa tendência é respaldada por numerosos estudos internacionais que demonstram como a digitalização e a conectividade estão revolucionando o planejamento e a operação dos sistemas de trânsito.
Neste contexto, a China tem se destacado como um laboratório vivo de inovações tecnológicas aplicadas à mobilidade urbana. Diversas iniciativas chinesas ilustram, na prática, a eficácia dos sistemas de trânsito dinâmicos e conectados:
Em cidades chinesas, empresas como a Amap têm implementado tecnologias que, por exemplo, calculam “sun protection routes” para pedestres. Utilizando dados de sensores remotos e algoritmos de aprendizado profundo, esses sistemas identificam em tempo real a distribuição de sombras e de luz, recomendando rotas otimizadas com base no conforto dos usuários. Além disso, tecnologias que fornecem contagens regressivas para a mudança dos semáforos permitem que motoristas ajustem sua condução, aumentando a fluidez do trânsito e reduzindo paradas desnecessárias.
Outro exemplo marcante é a implementação do Autonomous Rail Rapid Transit (ART) na China. Esse sistema integra veículos que operam de forma autônoma a uma rede sensorial avançada, permitindo a coleta e processamento instantâneo de dados. Assim, os horários dos semáforos e as rotas podem ser ajustados em tempo real, promovendo uma operação mais eficiente, redução dos tempos de espera e, em última instância, uma melhoria significativa na experiência dos passageiros.
A união de tecnologias digitais e a coleta massiva de dados influenciam diretamente o planejamento urbano. Ao integrar informações provenientes de dispositivos móveis, sensores e câmeras, gestores conseguem monitorar fluxos de trânsito e antecipar demandas de mobilidade. Essa capacidade de adaptação dinâmica dos sistemas de controle de tráfego resulta em: Redução dos Congestionamentos; Melhoria na Segurança; e Otimização dos Recursos – uma vez que com dados precisos, investimentos e políticas públicas podem ser direcionados de forma mais assertiva, garantindo que a infraestrutura urbana acompanhe as necessidades reais da população.
Em síntese, tanto os estudos internacionais quanto as experiências exitosas na China demonstram que a tendência mundial é, inequivocamente, a adoção de sistemas de trânsito que sejam cada vez mais inteligentes, dinâmicos e integrados. Essa transformação impulsionada por tecnologias digitais não só melhora a eficiência e a segurança dos sistemas de transporte, mas também contribui para a criação de cidades mais sustentáveis e adaptáveis. Em um cenário onde a mobilidade urbana se torna cada vez mais complexa, a integração de inteligência artificial, IoT e análise de big data surge como a resposta viável e inovadora para os desafios do trânsito moderno.
Esses avanços apontam para um futuro em que a conectividade entre veículos e infraestrutura resultará em redes de transporte não apenas reativas, mas também preditivas, garantindo uma melhor experiência para os usuários e promovendo um ambiente urbano mais harmonioso e sustentável.
No Brasil podemos citar o case de sucesso de Curitiba que é reconhecida mundialmente pela sua visão inovadora em planejamento urbano e pela implementação de sistemas de Bus Rapid Transit (BRT) que, desde sua concepção, incorporaram estratégias de sincronização semafórica conhecidas popularmente como “Green Wave” – ou, neste contexto, “Onda Verde”. Este sistema foi desenvolvido a partir de estudos pioneiros que buscavam organizar as fases dos semáforos de maneira a garantir a passagem contínua dos ônibus por corredores exclusivos, reduzindo atrasos e integrando a mobilidade com objetivos ambientais de redução de emissões. A abordagem, embora baseada em algoritmos pré-programados e temporizações fixas, demonstrou, ao longo dos anos, uma eficácia robusta, consolidando os parâmetros operacionais e os benefícios de um planejamento integrado urbano.
Em contrapartida, nesta semana, o Governo de Goiás em conjunto com a cidade de Goiânia apresentou uma estratégia de modernização do transporte coletivo que alia conceitos tradicionais de priorização com o poder de processamento de dados e inteligência artificial (IA). A “Metronização” representa um avanço tecnológico notório, utilizando sensores, sistemas de rastreamento e comunicação em tempo real para que os semáforos “conversem” diretamente com os ônibus. Essa interação dinâmica permite ajustar os tempos de sinal verde conforme a aproximação dos veículos, possibilitando uma redução média de paradas e um aumento significativo na velocidade operacional – dados que apontam para um aumento de cerca de 30% (de 16 km/h para mais de 21 km/h) em horários de pico.
A tecnologia Onda Verde, desenvolvida em Curitiba, é caracterizada por um conjunto de parâmetros fixos e previamente ajustados por meio de estudos históricos e de fluxo de passageiros. Os semáforos são programados para liberar uma “onda” contínua de sinal verde ao longo dos corredores de BRT, de modo a sincronizar os horários de saída e minimizar atrasos. Embora esse método seja menos flexível diante de variações imprevistas na densidade do tráfego, sua consolidação ao longo dos anos garantiu uma elevada previsibilidade operacional e tornou-se um elemento fundamental do planejamento integrado da cidade.
Em contraste, a Metronização em Goiânia se apoia em uma infraestrutura de IA e Internet of Things (IoT), onde dados em tempo real – oriundos de sensores, câmeras e tags instaladas nos ônibus – alimentam algoritmos que calculam o momento exato de ajuste dos semáforos. Essa dinâmica possibilita um sistema adaptativo, que responde instantaneamente às variações de fluxo e às condições específicas de cada interseção, oferecendo assim uma resposta customizada e otimizando a experiência dos usuários.
Em Curitiba, a “Onda Verde” contribuiu para a consolidação de um sistema de transporte exemplar, com reduções significativas em tempos de espera e uma operação mais estável em horários de pico. No entanto, sua metodologia baseada em fases predefinidas pode encontrar limitações em períodos de alterações bruscas na demanda ou em eventos extraordinários, onde a rigidez da temporização tradicional não permite a adaptabilidade necessária.
A implantação da Metronização em Goiânia já demonstrou resultados promissores logo em sua fase inicial. Estudos técnicos realizados mostraram, por exemplo, uma redução expressiva nas paradas aos semáforos – passando de quatro para apenas uma parada no trecho analisado – além de ganhos de velocidade média que resultam em viagens mais curtas e um serviço mais competitivo para os passageiros. Esses resultados alinham-se a tendências internacionais em que sistemas dinâmicos de controle de tráfego, como os implementados em grandes cidades chinesas (por exemplo, em Beijing e Shanghai), têm demonstrado melhorias notórias na fluidez do trânsito urbano (ver, por exemplo, estudos recentes publicados em periódicos de tráfego e transporte na língua inglesa e chinesa).
Ambos os sistemas enfrentam desafios inerentes à integração com o restante da malha urbana e à necessidade de interoperabilidade com outras formas de mobilidade. No caso do Onda Verde, o desafio reside na atualização dos parâmetros pré-estabelecidos para acompanhar as rápidas mudanças nos padrões de trânsito, exigindo, de tempos em tempos, revisões e readequações que podem gerar esforços de reengenharia. Por sua vez, a Metronização, embora apresente uma abordagem altamente inovadora, demanda investimentos contínuos em infraestrutura tecnológica, manutenção dos equipamentos de detecção e atualização constante dos algoritmos de IA, de forma a garantir a acurácia e a confiabilidade das respostas em tempo real.
Adicionalmente, a incorporação de dados geoespaciais e a integração com sistemas de gestão urbana (GIS – Geographic Information Systems) podem ampliar o potencial desses sistemas. Em contextos internacionais, essa integração tem permitido não só a melhoria da operação dos transportes coletivos, mas também o fornecimento de informações estratégicas para o planejamento urbano sustentável, evidenciando uma tendência irreversível de convergência entre tecnologia, mobilidade e sustentabilidade.
Diante do exposto, a comparação entre a tecnologia Onda Verde de Curitiba e a Metronização de Goiânia revela uma evolução na aplicação dos sistemas de priorização de ônibus. Enquanto Curitiba se destaca por ter estabelecido um modelo pioneiro com base em temporizações fixas e uma sincronização que se tornou referência mundial, Goiânia demonstra o potencial dos novos paradigmas de mobilidade, onde a inteligência artificial e a análise de dados em tempo real permitem uma resposta adaptativa às dinâmicas urbanas. Essa evolução não apenas evidencia melhorias operacionais – como a redução de tempo de viagem e o aumento da eficiência dos BRTs – mas também reforça a importância de projetos integrados que alinhem planejamento urbano, sustentabilidade ambiental e inovação tecnológica.
