A distribuição de aplicativos como Waze, Apple Maps e Google Maps multiplica o caos
A Miguel Street é uma estrada estreita e sinuosa que atravessa a área de Glen Park, em São Francisco. Alguns anos atrás, apenas moradores de casas vizinhas viajavam por lá e conheciam bem todos os problemas dela. Agora está cheio de carros que o usam como um atalho da movimentada Mission Street até a popular Market Street. Os moradores locais mal conseguem chegar em casa e os acidentes acontecem diariamente.
Esse problema começou quando os aplicativos Waze, Apple Maps e Google Maps se espalharam e começaram a oferecer engarrafamentos em tempo real para os motoristas. Em todo o mundo, cerca de um bilhão de drivers usam esses aplicativos.
Hoje, os engarrafamentos aparecem inesperadamente, em locais previamente calmos, em todas as cidades e países do mundo. Em Boston, na região de Dorchester, os moradores de Adams reclamam dos carros velozes da hora do rush, muitos dos quais encaram seus telefones, planejando sua próxima manobra. As rotas de desvio de Londres, anteriormente propriedade secreta de motoristas de táxi, agora estão cheias de usuários do aplicativo. Israel foi um dos primeiros a sofrer com esse flagelo, pois foi lá que o Waze foi fundado; esse caos se desenvolveu rapidamente e até um dos habitantes de Herzliya-bet condenou a empresa.
E o problema está apenas piorando. Os planejadores de cidades em todo o mundo previram a densidade do tráfego com base na densidade populacional, sugerindo que várias mudanças em tempo real serão apropriadas em determinadas circunstâncias. Para lidar com essas mudanças, eles criaram ferramentas como semáforos nas estradas e rodovias, sinais variáveis, transmissões de rádio e sistemas de mensagens. Em casos especialmente difíceis - um obstáculo, um evento inesperado, um acidente - os gerentes da cidade às vezes enviam uma pessoa viva para controlar o tráfego.
Agora, porém, os aplicativos de navegação em tempo real são responsáveis por tudo e criam mais problemas do que resolvem. Os aplicativos geralmente são otimizados para que o tempo de viagem de um motorista individual seja o mais curto possível; eles não se importam se as ruas de áreas residenciais podem absorver esse tráfego ou se os carros que aparecem em locais repentinos aumentam o perigo na estrada. Trabalho na Universidade da Califórnia em Berkeley como diretor do
Smart Cities Research Center. Grande parte do meu trabalho consiste em tentar entender o que esses aplicativos fazem e qual a melhor forma de coordenar seu trabalho com os sistemas de controle de tráfego mais tradicionais.
Veja como esses aplicativos evoluíram. Normalmente, os roteiros básicos usados pelos aplicativos contêm cinco classes de estradas, de rodovias com várias faixas a pequenas ruas em áreas residenciais. Cada classe pode acomodar um certo número de carros que viajam neles em uma hora a uma velocidade ajustada às condições locais. Os sistemas de navegação que apareceram pela primeira vez como dispositivos separados ou foram incorporados ao painel de controle e agora estão em todos os smartphones, usam essas informações há muito tempo em seus algoritmos de construção de caminhos para calcular o tempo provável da viagem e escolher a melhor rota.
A princípio, os aplicativos de navegação usavam esses mapas para encontrar todos os caminhos possíveis para o destino. Isso funcionou bem quando os usuários procuraram uma rota enquanto estavam sentados em um carro perto de casa, preparando-se para a viagem. Mas essas pesquisas exigiam muito do poder computacional para serem usadas pelos motoristas que já estão em movimento. Portanto, os programadores criaram algoritmos que selecionam vários caminhos possíveis, estimam o tempo de viagem de cada um deles e, em seguida, escolhem o melhor. Essa abordagem pode ter perdido a rota mais rápida, mas, em média, funcionou muito bem. Os usuários podem ajustar esses algoritmos escolhendo seus tipos preferidos de estradas - por exemplo, preferindo viagens à rodovia ou vice-versa, tentando evitá-los.
A indústria de mapeamento digital é pequena.
A Navteq (agora Here Technologies) e a
TomTom , dois primeiros fabricantes de cartões digitais, foram fundadas há cerca de 30 anos. Eles se concentraram principalmente na coleta de dados e lançaram atualizações de mapas trimestralmente. Entre os lançamentos do mapa, as rotas oferecidas pelos navegadores não foram alteradas.
Quando os recursos de navegação eletrônica foram transferidos para aplicativos móveis, os provedores de sistemas começaram a coletar dados sobre velocidade de deslocamento e localização de todos os usuários que permitiram que o aplicativo compartilhasse essas informações. Inicialmente, os provedores usavam o rastreamento GPS como dados históricos que possibilitavam avaliar velocidades realistas das estradas em diferentes momentos do dia. Eles integraram essas estimativas com mapas, definindo caminhos vermelhos, amarelos e verdes - onde vermelho significa alto congestionamento e verde significa direção contínua.
Com o crescente número de registros GPS históricos, bem como a largura de banda e a cobertura das redes celulares, os desenvolvedores começaram a compartilhar informações de tráfego com os usuários quase em tempo real. As classificações foram bastante precisas para os aplicativos mais populares que foram instalados pela maioria dos drivers em uma região específica.
E então, por volta de 2013, a Here Technologies, TomTom, Waze e Google foram além de relatar engarrafamentos. Eles começaram a oferecer opções de desvio em tempo real, colocando as condições da estrada no momento acima das características da rede de estradas. Isso deu aos usuários a oportunidade de contornar a lentidão do tráfego e também criou o caos.
O que os navegadores móveis não sabem : Uma partida esportiva no estádio A leva a engarrafamentos na estrada, passando pelo centro dessa área residencial fictícia. Para o nosso hipotético motorista que tenta chegar em casa do trabalho, isso é um problema, então ele recorre ao navegador para obter ajuda. A rota alternativa mais curta (e, de acordo com o navegador, a mais rápida) (azul), sinuosa, passa por áreas residenciais com becos sem saída, subida íngreme B e ponte levadiça C, o que pode levar a atrasos inesperados se você não estiver familiarizado com o cronograma de ligações. A rota vermelha atravessa o centro de D e passa em frente à escola primária E; o navegador não sabe que os alunos acabaram de aprender e estão indo para casa. Felizmente, nosso motorista conhece essa área e escolhe o caminho roxo, embora o aplicativo diga que essa não é a opção mais rápida. Motoristas não familiarizados com a área em busca de uma rota rápida para o estádio podem se encontrar em situações caóticas e até perigosas.À primeira vista, construir desvios em tempo real não é um problema. As cidades estão constantemente fazendo isso, alterando sinais, fases e duração dos semáforos ou exibindo desvios no quadro. O verdadeiro problema é que os navegadores móveis não trabalham em conjunto com as infra-estruturas urbanas, para que a maior parte do tráfego se mova com mais eficiência.
Primeiro, as inscrições não levam em consideração as características de cada distrito. Lembra daquelas cinco classes de estradas e as velocidades aproximadas e sem obstáculos associadas a elas? E isso é quase tudo que os aplicativos sabem sobre as estradas. Por exemplo, a Baxter Street, em Los Angeles - também sofrendo com um aumento no número de acidentes resultantes de aplicativos móveis e dos desvios que eles provocaram - é uma estrada extremamente íngreme ao longo do caminho que as cabras costumavam andar nas colinas. Mas para aplicações, essa estrada se parece com qualquer outra estrada com uma velocidade máxima baixa. Eles sugerem que em ambos os lados existe um local para estacionamento e, entre eles, existe um local para tráfego de mão dupla. Eles não levam em conta que sua inclinação é de 32% e que, estando no topo, você não vê a estrada à sua frente ou carros viajando em sua direção. Essa zona morta força os motoristas a desacelerar inesperadamente, e é por isso que os acidentes de trânsito agora acontecem constantemente em uma rua residencial outrora tranquila.
Além disso, os algoritmos podem não levar em consideração outras características do caminho escolhido. Por exemplo, existem estradas com muitos pedestres? Eles passam nas escolas? Existem cruzamentos difíceis de atravessar - por exemplo, uma pequena rua que atravessa uma rua movimentada sem semáforos?
Recentemente, experimentei o que essa ignorância pode levar. Eu estava em um engarrafamento em uma estrada com várias faixas quando o aplicativo sugeriu que eu circulasse o tráfego nas estradas em áreas residenciais. Construiu-me uma rota que passou logo depois da escola às 8:15 da manhã. Os controladores de tráfego estavam lá, deixando as crianças entrarem, microônibus estacionados em duas filas, ali as crianças pulavam dos carros parados, e era difícil para os motoristas ver o que estava acontecendo devido ao sol da manhã. E acabei de trazer minha parte no caos geral.
Entre outras coisas, esses navegadores móveis trabalham por conta própria. Eles vêm de um ponto de vista egoísta, segundo o qual cada carro compete pela rota mais rápida até o seu destino. Isso pode levar ao fato de o navegador gerar novos engarrafamentos em locais inesperados.
Considere carros atravessando uma rua movimentada sem semáforos. Suponha que, para carros em uma estrada secundária, coloque um sinal de parada. Também é provável que esses sinais estejam em uma estrada secundária nos dois lados de um cruzamento movimentado, e isso foi feito quando o tráfego em uma rua movimentada não era tão denso e os carros não precisaram esperar muito tempo para atravessá-la. Mas adicione carros ao tráfego ao longo da rua principal e haverá cada vez menos intervalos, devido aos quais a fila de carros que aguardam na estrada secundária começará a se esticar e encher as ruas vizinhas. Se você dirigir pela estrada principal, chegará rapidamente ao seu destino. Mas se você é menor de idade, precisa esperar muito tempo para ter a oportunidade de dirigir. E quanto mais carros enviarem aplicativos para essas ruas vizinhas, como ocorre devido a problemas inesperados na estrada, mais engarrafamentos e acidentes ocorrerão.
Para complicar o problema das “rotas egoístas”, cada provedor de navegação - Google, Apple, Waze - trabalha separadamente. Cada um deles recebe dados que vão para seus servidores apenas de seus usuários, portanto, o grau de distribuição deste sistema afeta sua percepção da realidade. Se o aplicativo não for muito popular, o sistema volta ao uso de dados históricos para a área desejada, em vez de obter a idéia correta do congestionamento existente. Como resultado, vários participantes trabalham independentemente com informações imperfeitas, esperando que a rede viária engula prontamente todos os usuários.
Enquanto isso, os engenheiros de transporte urbano estão ocupados gerenciando o tráfego usando as ferramentas à sua disposição - medidores de tráfego, displays eletrônicos e transmissões de rádio que oferecem rotas de desvio que eu já mencionei. Seu objetivo é controlar os congestionamentos, manter a rede viária em condições seguras e eficientes e responder adequadamente a acidentes, partidas esportivas e evacuações de emergência.
Os engenheiros da cidade também trabalham isoladamente e com informações incompletas, porque não têm idéia do que os aplicativos farão a qualquer momento. A cidade de hoje está perdendo de vista a quantidade de tráfego que requer acesso às estradas. No curto prazo, isso leva a problemas de segurança e, a longo prazo, um problema de planejamento. Essa situação não fornece à cidade as informações que ela poderia usar para desenvolver estratégias aprimoradas para reduzir o tráfego - por exemplo, incentivando as empresas comerciais a mudar o horário dos turnos de trabalho e as empresas envolvidas na entrega e transporte - a usar outras rotas.
Apenas para cabras? A íngreme e estreita Baxter Street, em Los Angeles, já foi uma rede de caminhos de cabras, e agora para navegadores móveis parece com qualquer outra rua em uma área residencialVocê pode ter se beneficiado de uma dessas rotas de desvio, mas é improvável que você se beneficie delas a longo prazo. Para fazer isso, é necessário tratar o sistema como um todo e talvez até considerar o consumo total de combustível e as emissões de poluição. Somente então podemos usar esses algoritmos de redirecionamento de tráfego para o benefício de todos os cidadãos e de nosso ambiente.
Enquanto isso, áreas residenciais e seus moradores estão lutando contra alienígenas usando suas ruas como estradas. No início do problema, na região de 2014, os moradores tentaram enganar o aplicativo e falsificaram os relatórios de acidentes, tentando fazê-los acreditar que havia problemas que impediam o movimento. Em seguida, alguns moradores convenceram as autoridades da necessidade de instalar policiais mentirosos, desacelerando o movimento e reduzindo a velocidade básica de dirigir por essas ruas.
A cidade de Leon, em Nova Jersey, simplesmente fechou muitas ruas para tráfego durante o horário de pico e começou a receber multas sérias de motoristas que não moram lá. Cidades vizinhas seguiram seu exemplo. Um problema imprevisto com essa solução foi o fato de os empreendedores locais começarem a perder uma clientela que não podia dirigir pela cidade nessas horas.
Los Angeles reagiu recentemente a problemas com a Baxter Street e fez o trajeto só de ida, com apenas tráfego em declive. A solução ainda não era perfeita - como resultado, os moradores locais tiveram que percorrer um longo caminho, mas a aleatoriedade do movimento diminuiu.
A situação deplorável com incêndios florestais em 2017 demonstrou claramente a falta de trabalho coordenado de navegadores móveis e serviços tradicionais de gerenciamento de tráfego em Los Angeles. Os aplicativos móveis redirecionavam as pessoas para as ruas, bloqueadas pelas autoridades, diretamente na boca do incêndio. Isso não é culpa dos algoritmos - é simplesmente muito difícil manter informações atualizadas sobre o estado das estradas quando os eventos se desenvolvem tão rapidamente. No entanto, isso mostra que as autoridades da cidade precisam de uma maneira de colaborar e, às vezes, até influenciar a operação desses aplicativos. Felizmente, um policial estava em um ponto problemático, redirecionando fisicamente o tráfego para um caminho seguro.
Mas tudo isso são medidas temporárias; eles reduzem, mas não melhoram a mobilidade. De fato, precisamos de um estado socialmente ideal no qual o tempo médio de viagem seja minimizado em todos os lugares. Os engenheiros de transporte chamam esse estado de equilíbrio do sistema ideal; esse é um dos dois princípios do equilíbrio de Wardrop. Como podemos reunir multidões seguindo as instruções dos aplicativos e o fluxo de tráfego planejado, que, pelo menos, está se encaminhando para um sistema socialmente otimizado, usando os mecanismos que já temos? Você pode começar coletando todos os pontos de vista no estado atual da rede rodoviária. No entanto, forçar todos a despejar dados em uma caldeira comum não será fácil. Isso lembra a história de David e Golias - jogadores como Google e Apple têm grandes infraestruturas de servidor que processam esses dados, apesar de muitas cidades terem apenas recursos financeiros limitados para o desenvolvimento de tecnologias avançadas. Incapazes de investir em novas tecnologias, as cidades não alcançam grandes provedores de tecnologia e, no final, estão envolvidas apenas na regulamentação. Por exemplo, Portland, Seattle e muitas outras cidades reduziram a velocidade máxima em ruas residenciais para 30 km / h.
Existem maneiras melhores. Precisamos convencer os fabricantes de aplicativos de que, se compartilharem informações entre si e com os governos da cidade, os algoritmos de construção de rotas poderão usar uma imagem muito mais completa, incluindo, entre outras coisas, informações da infraestrutura física: cronogramas de semáforos, dados dos contadores de carros e câmeras O compartilhamento de dados melhorará a qualidade de seus aplicativos, ajudando os serviços de gerenciamento de tráfego.
Primeiro, precisamos formar comitês conjuntos de representantes de empresas comerciais, grupos de engenharia urbana e até empresas de transporte como Uber e Lyft. O compartilhamento de informações nos ajudará a entender a melhor forma de reduzir o congestionamento e gerenciar nossa mobilidade.
Há muitos problemas que devem ser superados antes que todos os aplicativos e ferramentas de infraestrutura funcionem juntos, otimizando o tráfego igualmente bem para todos.
A real dificuldade em gerenciar o tráfego parece ser a magnitude desse problema. Para usar o fluxo de dados de usuários de aplicativos e dados de sensores urbanos, será necessário criar uma nova camada analítica que aceite informações importantes, anonimize-as, combine-as e exiba-as de uma forma que seja mais fácil de digerir para os sistemas governamentais de controle de tráfego.
Também precisaremos de programas de simulação que possam usar todos esses dados para modelar a dinâmica de nossa mobilidade em escala urbana. O desenvolvimento desse software é um tópico-chave da pesquisa em andamento financiada pelo programa Energy Efficient Mobile Systems do Departamento de Energia dos EUA, administrado pela Here Technologies e por três laboratórios nacionais: Lawrence Berkeley, o Argonne Laboratory e o Pacific Northwest Laboratory.
Estou trabalhando neste programa em Berkeley como pesquisador visitante na Iniciativa de Transporte Ambientalmente Sustentável. Hoje, uma equipe sob minha liderança, incluindo pesquisadores desses três laboratórios, desenvolveu simulações para várias grandes cidades que podem funcionar em poucos minutos nos supercomputadores do Departamento de Energia. No passado, essas simulações funcionavam por dias ou até semanas. Acredito que essas simulações darão origem a novas abordagens de gerenciamento de congestionamentos que levem em conta as muitas facetas desses problemas.Em um de nossos projetos, pegamos 22 milhões de pares de "ponto inicial / ponto final" (transporte de acordo com a terminologia dos transportadores) e criamos uma simulação para a região da Baía de São Francisco, que determina o menor tempo de viagem para cada transporte, bem como padrões de tráfego em cada caminho o dia todo. Adicionamos um algoritmo que redireciona os carros no momento em que a simulação envolve a rápida formação de congestionamentos graves. Descobrimos que nas horas de ponta da manhã, cerca de 40.000 carros são redirecionados e nas horas de ponta da noite - cerca de 120.000. Algum tipo de acidente na estrada aumentará esses números.Essa simulação demonstra quanto o planejamento de tráfego pode afetar a alteração no saldo do fluxo de tráfego, além de que esse planejamento nos fornece dados que ainda não podemos receber diretamente. A próxima pergunta é qual parte da rede de estradas podemos usar, alterando o congestionamento das rodovias para aumentar o tráfego nas estradas em áreas residenciais.Nosso próximo passo será alterar o algoritmo para levar em conta as restrições de estrada em áreas residenciais. Por exemplo, sabemos que não é necessário redirecionar o tráfego para locais onde existem escolas em um momento em que as crianças são trazidas para lá ou levadas, e que devemos corrigir os algoritmos.Esperamos que em breve possamos colocar essas ferramentas nas mãos dos serviços estaduais de controle de tráfego.Aqui está o que estamos tentando fazer com esta tecnologia para resolver os problemas descritos. No entanto, também existem obstáculos não técnicos. Por exemplo, os dados de localização do veículo podem conter informações pessoais que não podem ser transmitidas anonimamente. E os atuais modelos de negócios de empresas comerciais podem torná-los relutantes em compartilhar dados valiosos.Para resolver problemas técnicos e outros, serão necessárias pesquisas e alianças entre organizações comerciais e sem fins lucrativos, e só então podemos criar esse ecossistema cooperativo. Mas quanto mais aprendemos sobre o que impulsiona a dinâmica de nossas estradas, mais eficazes serão nossas ferramentas de gerenciamento de tráfego, melhores serão capazes de levar em conta os problemas dos residentes locais, os objetivos comerciais dos proprietários de frotas de carros, a saúde e a conveniência das pessoas.Estou certo de que a maioria das pessoas bem informadas concordará com pequenos inconvenientes para o bem comum. Você não concordaria em gastar alguns minutos extras dirigindo para poupar áreas residenciais e melhorar o meio ambiente?