Revolucionando a Gestão de Frotas: Integração de IA e IoT para Operações Mais Inteligentes

A aplicação de inteligência artificial à internet das coisas (IoT) está impulsionando inovação rápida, em indústrias que variam de saúde a manufatura e transporte.

Enquanto a IoT foca no desenvolvimento de sistemas de sensores remotos para coleta de dados, a inteligência artificial das coisas (AIoT) conecta esses sistemas para criar inteligência coletiva, que, em última análise, torna cada nó no sistema mais inteligente. Combinando cognição inteligente, computação de borda e capacidades autônomas, ela permite o processamento automatizado de tomada de decisão inspirada no humano a baixo custo, alta escala e com alta precisão.

A tecnologia já está formando a espinha dorsal de muitos dos sistemas de transporte comercial de hoje, especialmente em segurança de frota.

AIoT é especificamente útil para setores que geram quantidades massivas de dados que não podem ser processados eficientemente por humanos. Na indústria de transporte, o volume de dados gerados por veículos cresce a cada dia, à medida que frotas atualizam sua pegada tecnológica e adotam os mais recentes sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS).

Embora combinar vídeo e dados do veículo seja crítico para detectar e mitigar riscos de segurança, a maioria das plataformas carece do armazenamento ou capacidades de computação para processar, analisar e interpretar todos esses dados na nuvem. Além disso, dispositivos comumente instalados em veículos comerciais geram dados de alta resolução, tornando a transmissão para a nuvem economicamente proibitiva.

Em resposta, a tecnologia AIoT combina as capacidades de aprendizado de máquina de dispositivos dentro e no veículo com o poder de computação de ambientes de processamento em nuvem. Esta abordagem integrada permite que os dispositivos instalados infiram insights avançados que teriam sido perdidos se os dados tivessem que ser resumidos ou reduzidos antes da transmissão para a nuvem.

Sistemas AIoT são exclusivamente bidirecionais, reunindo dados de centenas de dispositivos a bordo para identificar tendências que, por sua vez, informam como esses mesmos dispositivos tomarão decisões no futuro.

Dispositivos a bordo estão constantemente tomando decisões impulsionadas por IA baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina e sensores instalados em vários pontos do veículo. Em um sistema AIoT, o raciocínio por trás de cada decisão é carregado em um ambiente de processamento em nuvem, que pode então olhar para dados e insights de um grande grupo de dispositivos para determinar tendências comuns. Esta informação é então enviada de volta ao dispositivo como uma atualização para seu algoritmo de aprendizado de máquina. Quanto mais nós participando deste loop de inteligência "crowdsourced" coletada, mais inteligente e melhor cada nó irá performar.

Como bônus, sistemas AIoT podem compartilhar informações coletadas fora de sensores do veículo, como previsões do tempo, condições de tráfego e incidentes perigosos ao longo da estrada. Em camadas sobre dados de comportamento de direção, estes insights ensinam os dispositivos como tomar decisões em tempo real sobre tudo, desde a rota mais rápida até a velocidade mais apropriada para condições climáticas.

Sistemas de segurança para transporte comercial têm realizado os benefícios da AIoT por algum tempo, bem antes do termo ser até adotado. Por exemplo, AIoT é comumente sendo usado para oferecer auto-coaching oportuno a motoristas. Sensores ADAS na cabine são capazes de alertar motoristas para riscos de segurança em tempo real, para que eles possam tomar ação corretiva antes que uma colisão ocorra.

Recentemente, AIoT foi até implantado para identificar e alertar gerentes de frota para "patos sentados", caminhões comerciais estacionados em corredores perigosos. Nestes casos, os sistemas de aprendizado de máquina avaliam uma sequência complexa de eventos que refletem os riscos de segurança de um veículo estacionado em qualquer local particular.

Gestão de gatilhos é a chave para segurança no transporte; enviar a notificação certa no momento certo salva frotas de colisões custosas e, o mais importante, salva vidas. Quando uma plataforma de segurança puxa dados de cada veículo na frota, e os correlaciona com resultados reais de segurança na nuvem, AIoT garante que dispositivos a bordo são capazes de notificar motoristas efetivamente com as pistas certas. A capacidade de alertar motoristas no momento certo requer processamento de borda, notificações de baixa latência e possíveis remediações. Em oposição a dispositivos trabalhando na borda enviando um fluxo contínuo de diferentes eventos para a nuvem, AIoT ensina estes dispositivos a identificar, priorizar e responder aos comportamentos mais arriscados.

No setor de transporte comercial, a tecnologia AIoT tem o potencial de abordar alguns dos riscos de direção mais significativos de hoje: distração, excesso de velocidade para condições climáticas, e estacionamento em corredores de estrada historicamente perigosos.

Em qualquer dia, já sabemos as estradas mais perigosas do país. Imagine o impacto de vincular esta informação a sistemas de roteamento para ajudar todos os motoristas a escolher as rotas mais seguras e eficientes para seus veículos ou nível de habilidade de direção. Quando crowdsourced, esta tecnologia pode até guiar agências municipais, estaduais e federais a responder a elementos de estrada arriscados, como buracos, e implantar novas estratégias de segurança ao projetar estradas e rodovias.

David Wagstaff é vice-presidente de análises na SmartDrive Systems, uma fornecedora de inteligência de transporte e segurança baseada em vídeo.