A inteligência artificial (IA) está revolucionando a mobilidade urbana em todo o mundo, especialmente no trânsito e na segurança viária. Grandes cidades dos Estados Unidos e do Japão estão à frente na adoção dessa tecnologia, enquanto o Brasil avança de forma gradual com soluções promissoras.
Estados Unidos: cidades inteligentes em movimento
Nos EUA, a IA está sendo integrada para otimizar fluxos e prevenir acidentes. O projeto SURTRAC, criado pela Universidade Carnegie Mellon e implantado em cidades como Pittsburgh, usa semáforos inteligentes que analisam o fluxo em tempo real e ajustam os sinais de forma autônoma. O resultado é uma redução média de 25% no tempo de viagem e 40% no tempo parado em cruzamentos. Já o projeto Green Light, desenvolvido pelo Google e aplicado em Boston, reduziu em até 50% o trânsito local, este mesmo sistema foi apresentado a cidade de Osasco/SP pelo Agente de trânsito Évelton José Beatrici que participou de vários treinamentos no Google São Paulo, com isso a cidade de Osasco sairia na frente das demais cidades do pais, o projeto não teve interesse das autoridades e secretários municipais, hoje este sistema conta com a consultoria especializada deste agente que esta afastado por tempo indefinido de suas funções junto a prefeitura de Osasco, prestando a consultoria particular as demais cidades do Brasil e fora dela, o sistema ajustando automaticamente o tempo dos semáforos com base em padrões de tráfego obtidos pelo Google Maps e Waze.
Além disso, pesquisas conduzidas pelo Departamento de Transportes do Estado de Nova York estão usando algoritmos capazes de prever e reagir rapidamente a acidentes, melhorando a segurança e diminuindo engarrafamentos. Radares inteligentes também identificam uso de celular e falta de cinto em motoristas, aumentando a eficiência da fiscalização.
Japão: IA e direção autônoma
No Japão, o foco está na integração da IA com veículos autônomos e transporte público adaptativo. A Nissan vem testando com sucesso carros autônomos em Yokohama, equipados com 14 câmeras, 9 radares e 6 sensores LiDAR. Esses sensores, controlados por IA, analisam o ambiente urbano e tomam decisões de direção de forma segura, mesmo em áreas densamente povoadas. O objetivo é lançar serviços públicos de mobilidade autônoma entre 2026 e 2027, em parceria com o governo japonês.
Essas tecnologias também ajudam a enfrentar os desafios demográficos do país — como o envelhecimento da população e a escassez de motoristas — garantindo transporte seguro e acessível. O uso de IA no Japão está diretamente ligado a políticas públicas e à colaboração entre montadoras e ministérios de transporte, o que acelera o impacto social positivo.
Brasil: avanços e obstáculos
O cenário brasileiro mostra avanços pontuais, mas ainda enfrenta barreiras de infraestrutura. Cidades como São Paulo, Osasco, Curitiba e Belo Horizonte já utilizam semáforos adaptativos e sistemas de análise preditiva, que ajustam o fluxo e emitem alertas quando há risco de congestionamento ou acidentes, mas nada comparado a eficiência e tecnologia dos outros países. Além disso, o videomonitoramento inteligente, regulamentado pelo Contran, detecta infrações como excesso de velocidade, uso de celular e direção perigosa em tempo real, mas falta gestores com capacidade tecnica para implantação adequada, oque poderia reduzir significativamente os acidentes.
Os principais desafios são o alto custo de implantação, a falta de redes de dados eficientes e a necessidade de capacitar servidores públicos e proteger os dados. Segundo o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial 2025, o país vem priorizando o uso da IA “para o bem público”, com foco em segurança e mobilidade urbana.
O Serpro, Empresa de Tecnologia e Informações da Previdência, lançou recentemente um modelo de linguagem grande (LLM) próprio, apelidado de “ChatGPT dos órgãos públicos”. Baseado no modelo de código aberto Lhama, o LLM foi projetado para oferecer uma solução de inteligência artificial generativa segura para uso do governo federal.
A ferramenta permite que cada ente tenha seu próprio assistente conversacional baseados em modelos de linguagem hospedados e operados integralmente dentro da infraestrutura do Serpro.
“A gente tem uma solução pronta para uso, o ConversAI Studio, que é o primeiro produto. É como se fosse um ChatGPT para você chamar de seu. É uma interface no estilo do ChatGPT, só que utilizando os modelos do Serpro e os dados todos armazenados no Serpro”, diz o gerente da divisão de IA Generativa do Serpro, Ronaldo Agra.
“Com isso, os órgãos de governo podem subir suas bases de conhecimento, seus normativos, por exemplo, e gerar um assistente onde os seus usuários podem conversar com aqueles documentos sem precisar que o usuário saiba qual é a norma que fala sobre determinado assunto. Faz uma pergunta em linguagem natural e a solução encontra a resposta naqueles normativos. Isso rodando tudo dentro de uma infraestrutura de governo”, explica.
IBGE e Receita Federal estão entre as primeiras instituições a experimentar a ferramenta. Segundo a equipe do Serpro, na base estão os modelos on premises, que garantem operação segura dentro do ambiente do governo. Acima deles, há uma camada de APIs de IA, que facilitam o desenvolvimento de novas soluções. E agora, uma novidade: a estatal está desenvolvendo em protocolo MCP – de Model Context Protocol. “ um protocolo voltado à criação de agentes de IA.
Comparativo: EUA, Japão e Brasil
| País | Aplicações Principais | Resultados Obtidos | Desafios |
|---|---|---|---|
| Estados Unidos | Semáforos inteligentes, radares com IA, análise de dados de apps de mobilidade | Redução de até 50% do congestionamento e resposta rápida a incidentes | Integração entre estados e atualização de infraestrutura |
| Japão | Veículos autônomos, mobilidade comunitária, serviços públicos com IA | Alta segurança e preparo para transporte autônomo nível 4 | Custos de larga escala e regulamentação nacional |
| Brasil | Fiscalização inteligente, análise preditiva e semáforos adaptativos | Redução de infrações e congestionamentos em capitais | Limitações de infraestrutura e padronização entre municípios |
Estados Unidos e Japão caminham rapidamente para a automatização completa do trânsito, transformando ruas em ecossistemas inteligentes com IA no centro das decisões. Já o Brasil avança de forma incremental, lenta e tímida mas com projetos promissores, mas depende de maior investimento estruturante e integração entre cidades. A perspectiva é otimista: à medida que o custo da tecnologia diminui e a conectividade aumenta, a IA promete tornar o trânsito brasileiro mais seguro, ágil e humano.
Ag. Évelton José Beatrici
Especialista em soluções avançadas de Tecnologia da Informação e Trânsito, oferecendo suporte técnico completo para empresas e organizações de todos os portes. Atua nas áreas de redes, sistemas, eletrônica, inteligência artificial e perícia em sistemas de informática e trânsito, garantindo serviços de alta qualidade e inovação.
