Quando pensamos em satélites nos transportes, costumamos imaginar a aplicação de navegação no telemóvel. O projeto europeu SPATRA mostra que a órbita pode oferecer muito mais: os dados de observação da Terra, apoiados em inteligência artificial, ajudam a vigiar a temperatura dos carris e a reduzir o congestionamento numa passagem de fronteira na Sérvia. O objetivo é simples — um transporte terrestre mais seguro, mais eficiente e mais amigo do ambiente — e no fim podes descobrir que tipo de viajante és no mundo dos dados.
A rede europeia de transportes terrestres enfrenta muitos problemas ao mesmo tempo. O tráfego está cada vez mais denso, todo o sistema torna-se mais complexo e o seu impacto no ambiente aumenta. Trata-se de um desafio sério para os gestores de estradas e ferrovias. O projeto SPATRA, financiado pela UE, oferece uma resposta que vem da órbita: dados de satélite potenciados por inteligência artificial.
O objetivo da equipa era ambicioso, mas concreto. As redes de transporte terrestre devem tornar-se mais seguras, mais eficientes e mais amigas do ambiente, e a ferramenta que o deve permitir são dados que já giram sobre as nossas cabeças.
Os dados de observação da Terra fornecem há muito conhecimentos essenciais a setores como a agricultura e a gestão de catástrofes. No entanto, ainda há muitas áreas em que todo o potencial desta tecnologia permanece por explorar. A equipa do SPATRA identificou dois desses setores: o transporte rodoviário e o ferroviário. Na sua opinião, as aplicações baseadas em satélites poderiam trazer aí muito mais benefícios.
A coordenadora do projeto, Danijela Ristic-Durrant, da OHB Digital Services, na Alemanha, aponta para um certo hábito de pensamento. «Quando falamos em usar dados de satélite no transporte terrestre, tendemos a pensar em aplicações que utilizam sistemas globais de navegação por satélite, como o EGNSS», diz a investigadora.
Entretanto, outra fonte de informação vinda do espaço fica na sombra. «Os dados de observação da Terra, por exemplo os dados Copernicus Sentinel de acesso livre, não são muito utilizados. Neste projeto, quisemos demonstrar situações em que esses dados poderiam trazer benefícios», explica Ristic-Durrant. A expressão «de acesso livre» é importante aqui: são recursos aos quais qualquer pessoa com uma ideia para os usar pode recorrer.
A equipa propôs e desenvolveu dois casos de utilização, um para a ferrovia e outro para as estradas. Ambos seguem o mesmo princípio: os dados de satélite entram em modelos potenciados por inteligência artificial, e estes fornecem informações que ajudam as pessoas a tomar melhores decisões.
O primeiro caso de utilização centrou-se no modo como a temperatura afeta as redes ferroviárias. Hoje, os gestores de infraestruturas atuam sobretudo com base em previsões. «Os gestores de infraestruturas usam frequentemente as previsões meteorológicas para prever se os carris estão em risco de aquecer demasiado», explica Ristic-Durrant.
Quando o risco é elevado, os maquinistas recebem as chamadas ordens de velocidade reduzida, ou a circulação é totalmente interrompida. Como sublinha a coordenadora, isto pode causar perturbações significativas na operação ferroviária.
A equipa do SPATRA desenvolveu um sistema que combina dados térmicos de satélite do Copernicus com aprendizagem automática. Os algoritmos servem para aumentar a resolução dos dados, de modo que seja possível monitorizar a temperatura dos carris e estimar o risco de flambagem, isto é, de deformação da via.
A solução foi testada no terreno, na Sérvia. Os testes mostraram que o sistema poderia permitir aos gestores de infraestruturas monitorizar continuamente as oscilações de temperatura dos carris em toda a rede. Assim, os riscos de deformação da via podem ser identificados mais cedo, o que apoia serviços ferroviários seguros e eficientes.
O segundo caso de utilização levou a equipa às estradas, mais precisamente à passagem de fronteira de Batrovci, na Sérvia. O objetivo era combater o congestionamento e otimizar as instalações de estacionamento. «A ideia era que os dados de satélite pudessem ser usados pelos gestores de logística para monitorizar os níveis de congestionamento nas fronteiras e também avaliar a ocupação dos lugares de estacionamento», diz Ristic-Durrant.
Nesta aplicação juntaram-se várias tecnologias. O projeto aproveitou as capacidades do Sistema Europeu de Navegação Global por Satélite e dos sistemas de satélites Copernicus, combinadas com visão baseada em drones e inteligência artificial. O resultado? Os gestores de logística puderam planear as viagens com mais eficiência e estimar com maior precisão as horas de chegada.
O SPATRA mostrou como os dados de observação da Terra podem ser aplicados em modelos potenciados por inteligência artificial para garantir transportes fluidos e seguros. Uma melhor gestão do tráfego rodoviário e uma monitorização mais precisa da infraestrutura ferroviária têm também uma vertente ambiental: redes de transporte terrestre mais eficientes são, ao mesmo tempo, mais amigas do ambiente.
A coordenadora avalia os resultados com sobriedade. «Conseguimos aumentar o nível de maturidade tecnológica destas aplicações», nota Ristic-Durrant. Acrescenta logo que o trabalho não está concluído: «Como acontece com qualquer sistema que utiliza modelos de IA, agora precisamos de reunir mais dados para treinar os modelos.» Novos aperfeiçoamentos e testes no terreno destinam-se a aproximar a tecnologia da maturidade para o mercado e a incentivar mais investimento em soluções baseadas em satélites para o transporte terrestre.
O projeto SPATRA lembra que os satélites não servem apenas para a navegação. Os dados Copernicus Sentinel de acesso livre, combinados com aprendizagem automática, permitiram acompanhar a temperatura dos carris em toda a rede e detetar mais cedo o risco de deformação da via, enquanto na fronteira de Batrovci ajudaram a avaliar o congestionamento e a ocupação dos parques de estacionamento. Para estudantes de informática, geoinformática ou logística, é um sinal claro: os dados vindos da órbita esperam por ideias, e a inteligência artificial precisa cada vez mais deles para funcionar melhor.
5 perguntas · um minuto
English
Čeština
Deutsch
Español
Français
Magyar
Italiano
Polski
Português
Русский
Slovenčina
Türkçe
Українська
العربية
中文