Estudo da Universidade de Delaware visa reduzir volume de tráfego de dados em sistemas inteligentes de transporte

Investigadores da Universidade de Delaware (UD), nos EUA, estão a estudar novas formas de otimizar a forma como o tráfego das quantidades massivas de dados, associadas a sistemas inteligentes de transportes, se processa. Os sistemas inteligentes de transporte são uma componente essencial das cidades modernas, permitindo, por exemplo, a otimização de percursos urbanos através de coordenação intermodal.

É a recolha de grandes quantidades de informação relevante que confere, a este tipo de sistemas, a possibilidade de fornecer aos utentes informação precisa, em tempo real, sobre o estado da rede. No entanto, o volume e necessidade de tratamento dessa informação que cresce exponencialmente à medida que aumenta a complexidade das redes, tende a comprometer a viabilidade dos próprios sistemas.

O funcionamento de redes inteligentes de transporte em cidades de média a grande dimensão, implica o transporte e processamento de Petabytes de dados relativos à dinâmica do tráfego, número e velocidades de veículos, localização de acidentes e muitas dezenas ou centenas de outros fatores.

A abordagem dos investigadores da UD, à resolução deste problema, passa pelo uso de um método denominado HTGD (hierarchical time-dependent goal directed) que permite retirar elementos não relevantes do processo de cálculo através da identificação de padrões similares no conjunto geral de dados. Isto possibilita que o tempo de processamento e requisitos de memória computacional sejam reduzidos significativamente, encontrando-se um compromisso entre eficiência, custo e otimização de trajetos.

O sistema, que permite, em particular, tornar mais eficiente aspeto de roteamento de veículos em redes dependentes do tempo, está atualmente a ser testado nas cidades de Detroit, Nova Iorque e São Francisco, com resultados muito satisfatórios.

Os algoritmos usados pelos investigadores norte-americanos permitem, por exemplo, que dispositivos portáteis com uma capacidade reduzida de processamento e armazenamento possam funcionar de forma imediata e autónoma, sem estarem dependentes das capacidades servidores remotos.

 

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