SP pode adotar aplicativo que sugere rotas alternativas durante temporais

Pesquisa realizada por estudantes da Escola Politécnica da USP utiliza-se da influência de escolha de rotas durante fortes chuvas na cidade de São Paulo.

Em dias de chuvas fortes e tempestades, locomover-se pela cidade de São Paulo torna-se uma tarefa completamente difícil.

Uma das questões é que uma viagem, que normalmente levaria meia hora, pode estender-se para uma hora ou até mais. Diante desse cenário, muitos condutores buscam rotas alternativas para evitar as vias congestionadas.

Uma recente pesquisa, criada pelo Departamento de Engenharia de Transportes da Escola Politécnica (Poli), em colaboração com o Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG) da USP, apresenta uma perspectiva promissora para o desenvolvimento de soluções nesse contexto.

O estudo tem como foco analisar o comportamento específico dos motoristas em São Paulo, considerando as mudanças climáticas que impactam o uso do sistema de transporte.

Para isso, elaborou-se um modelo de escolha discreta que explica como diversas variáveis influenciam a decisão do usuário ao selecionar uma rota, levando em consideração fatores como a distância a ser percorrida, o tempo estimado de viagem e a intensidade da chuva.

Imagem da cidade de São Paulo com trânsito. – Foto: AutoPapo/Reprodução

Modelo pode se tornar app que facilitaria a vida dos motoristas

O pesquisador Enzo Gonçalves Yulita destaca que o objetivo é reproduzir as escolhas dos motoristas, possibilitando o cálculo das probabilidades associadas a cada rota.

Em situações de temporais, o modelo poderia sugerir rotas alternativas, auxiliando os motoristas na escolha de trajetos mais adequados.

Isso, por sua vez, teria o potencial de reduzir congestionamentos e o tempo de viagem em dias de chuvas intensas, contribuindo também para a prevenção de acidentes.

O orientador do estudo, Cassiano Isler, vislumbra a possibilidade de integrar os resultados desses modelos em aplicativos.

Isso pode fornecer suporte à tomada de decisão dos usuários durante suas viagens.

Embora o modelo ainda necessite de aperfeiçoamentos, tais como a implementação de um banco de dados mais robusto, ele representa um passo inicial na criação de uma ferramenta destinada a apoiar os motoristas em condições climáticas adversas.

A ideia é que o motorista consiga se locomover pela cidade sem problemas e sem perder muito tempo preso em congestionamentos.

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