Um modelo computacional desenvolvido por pesquisadores do MIT mostra que apenas 3 mil veículos do Uber e Lyft, se compartilhados, poderiam substituir toda a frota de 14 mil táxis de Nova York. É uma descoberta que destaca o potencial dos aplicativos de caronas compartilhadas para revolucionar o transporte em grandes cidades.

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O estudo publicado na revista Proceedings of the National Academy of Sciences mostra que 3 mil carros com capacidade para quatro passageiros poderiam atender 94% da demanda da cidade de Nova York, enquanto 2 mil veículos com capacidade para dez pessoas poderia atingir 95% da demanda – e com uma espera estimada de apenas 2,7 minutos e um atraso na viagem de cerca de 3,5 minutos. Para tornar essa eficiência uma realidade, no entanto, a maioria dos passageiros precisariam usar a função de compartilhamento do veículo nos aplicativos, exigindo dividir o carro com outras pessoas e fazer algumas paradas ao longo do caminho.

O poder das caronas compartilhadas

O estudo, liderado pela professora Daniela Rus do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL, na sigla em inglês) do MIT, demonstra o poder do compartilhamento de carros em conjunto com as caronas. A cidade de Nova York possui cerca de 14 mil licenças de táxi, mas a pesquisa sugere que a infraestrutura de transporte da cidade poderia funcionar com a mesma eficiência com uma frota de um quarto desse tamanho.

Caronas compartilhadas, ame-as ou odeie-as, estão transformando a forma com que nos locomovemos – e não é só porque é barato. Esses serviços, como apontam os estudos, podem reduzir significativamente os impactos negativos do trânsito. Durante um único ano, congestionamentos causam cerca de US$ 121 bilhões de perdas em receitas, 5,5 bilhões de horas gastas sentadas no trânsito e 2,9 bilhões de galões de combustível queimados à toa. O trânsito também contribui para maiores taxas de acidentes, poluição e emissão de gases do efeito estufa.

No lado negativo, plataformas de compartilhamento de caronas como o Uber ameaçam o modelo de táxi tradicional e revelam problemas legais, como a exploração de trabalho com diversos motoristas. Dada essa natureza desregulamentada e geralmente caótica, o compartilhamento de caronas representa a geração de outros problemas também.

Mas Rus acredita que o compartilhamento de carros em conjunto com as caronas podem ser uma força para o bem. “A solução de caronas compartilhadas irá reduzir o número de veículos necessários para atender as demandas de transporte de uma cidade, mas isso não significa que o emprego dos motoristas irá desaparecer”, disse ela ao Gizmodo. “Outra forma de pensar nisso é que os empregos estão melhorando: motoristas serão capazes de ganhar a mesma quantidade de dinheiro trabalhando por menos tempo – enquanto os consumidores terão o mesmo nível de serviço, cidades terão menos carros nas ruas, e a experiência de ir e voltar do trabalho será melhor para todo mundo, além do ar ficar mais limpo.”

Como funciona o algoritmo

Ao analisar dados de três milhões de corridas de táxi da cidade de Nova York (excluindo viagens indo ou saindo de Manhattan), o algoritmo da CSAIL realocou carros simulados a partir de pedidos de caronas, em tempo real. Para aumentar a eficiência, o sistema mandava carros ociosos para áreas de alta demanda, tornando o sistema 20% mais rápido. Ao contrário de estudos anteriores, que se limitavam a rotas estáticas ou dois ou três passageiros por veículo, o novo modelo foi capaz de se ajustar a mudanças de condições durante o caminho, alternando rotas quando novos passageiros surgiam e selecionando veículos de diferentes tamanhos quando necessário.

Esse é o primeiro estudo a quantificar experimentalmente as compensações entre o tamanho da frota, capacidade, tempo de espera, atraso na viagem e custos operacionais para uma ampla variedade de veículos. A pesquisa também fala a respeito de veículos autônomos compartilhados.

“O recurso de poder realocar carros ociosos torna esse modelo particularmente vantajoso para veículos autônomos, já que eles podem ser realocados com mais facilidade do que motoristas humanos que precisam decidir entre terminar o turno ou rodar algum outro local”, disse Rus. “Além disso, ao usar o sistema se assume que o motorista irá seguir o caminho indicado pelo software. Alguns motoristas talvez não sigam essas sugestões, mas esperaríamos que um veículo autônomo respondesse dentro de um tampo hábil”.

Os pesquisadores dizem que o sistema pode ser utilizado por frotas existentes, cidades inteiras ou novos negócios. Não é necessário que todos participem e as pessoas podem continuar a pedir carros privados. Mesmo que apenas uma fração das corridas sejam partilhadas, haverão menos carros nas ruas.

O sistema funciona ao criar um gráfico de todos os pedidos e de todos os veículos. Um segundo gráfico então é criado mostrando todas as combinações de viagens possíveis. O computador então calculo o melhor carro para as viagens. Carros ociosos são “rebalanceados” e então enviados para áreas com maior demanda. O sistema aprende com o tempo, ficando melhor a cada repetição.

Esse estudo é limitado à Manhattan, então não fica claro como o sistema se comportaria em outros grandes centros urbanos. Os pesquisadores não consideraram o papel do transporte público, mas disseram que ficariam feliz em usar os dados em colaboração com as cidades para assegurar que os resultados se mantenham quando eles tiverem uma “imagem mais completa do cenário de transporte”.

É improvável que todos os usuários do Uber, Lyft ou qualquer app do gênero passem a escolher carros compartilhados para reduzir o tráfego e ajudar o meio ambiente. Mas se algoritmos como esse forem integrados aos aplicativos, e se os passageiros adotarem o sistema, o compartilhamento de veículos pode se tornar uma opção mais atrativa.

“De uma perspectiva ambiental, usar um serviço de caronas certamente é melhor do que ter o seu próprio carro”, disse Rus. “Mas se conseguirmos tornar socialmente mais aceitável compartilhar as corridas, e se conseguirmos tornar a experiência boa, tornaria o transporte muito melhor.”

[Proceedings of the National Academy of Sciences]

Imagem do topo: ahundt/domínio público.