Notícia

Jornal Cidade (Rio Claro, SP)

Inteligência artificial auxilia condução de frotas de veículos

Publicado em 10 maio 2018

Com apoio do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE), da Fapesp, ligada à Secretaria de Desenvolvimento Econômico, Ciência, Tecnologia e Inovação do Estado de São Paulo, a startup Cobli vem se especializando em soluções tecnológicas de monitoramento e gestão de frotas. A empresa desenvolveu uma ferramenta capaz de identificar o padrão de comportamento de condutores de veículos, por meio da análise de dados obtidos por rastreadores movidos a energia solar.

O projeto baseia-se na área da Inteligência Artificial definida como tecnologia de aprendizado de máquina. “A partir dos dados coletados, o algoritmo estabelece um perfil de condução com precisão de mais de 90%”, explica o engenheiro Rodrigo Mourad, um dos fundadores e sócios da Cobli. Segundo ele, são necessárias apenas uma ou duas semanas de uso para o sistema reunir dados como velocidades, acelerações, frenagens e ângulos de curvas suficientes para traçar o perfil do motorista. Além de auxiliarem na segurança no trânsito, as informações também possibilitam melhor controle do consumo de combustível e dos gastos com manutenção.

Dados sobre localização (por GPS) e desempenho do veículo podem ser acessados por smartphone ou tablet e em caso de acidente, automaticamente o dispositivo envia uma mensagem de emergência por SMS com a localização para contatos cadastrados – família ou empresa do condutor. O sistema ainda substitui o convencional “pin identificador” inserido em chaveiros ou cartões e lido por um sensor instalado no veículo – recurso já bastante utilizado pelo segmento de logística e que pode ser facilmente fraudado, segundo Mourad.

Energia solar

O projeto PIPE da Fapesp, que começou em março de 2017 e deve acabar em fevereiro de 2019, atua para aprimorar tanto a metodologia de coleta como de análise dos dados, indo ao encontro com a estratégia da Cobli de investir na ciência de dados e na IoT (Internet das Coisas, do inglês, Internet of Things) aplicados à logística. Especialista em sistemas de informação e diretor de tecnologia da empresa, Lucas Brunialti explica que, atualmente, a Cobli coleta dados por meio de um dispositivo eletrônico que se conecta à OBD (do inglês On-Board Diagnostic), a entrada do sistema de controle do automóvel. O dispositivo é importado e utilizado por outras empresas que atuam na área de logística. “Nosso diferencial é o processamento dos dados coletados, que nos permite oferecer relatórios úteis para o planejamento das rotas e gestão das frotas”, diz.

Com o apoio do PIPE, em Fase 2 do projeto, a Cobli está desenvolvendo um novo dispositivo que não depende do conector OBD ou de energia elétrica: equipado com uma placa solar de 30x15cm, pode ser fixado em qualquer lugar do veículo que receba luz solar. Segundo Brunialti, o funcionamento por energia solar ampliará as possibilidades de utilização do equipamento: “Ele poderá ser instalado até mesmo na carroceria de um caminhão para fazer o rastreamento da carga”, diz o pesquisador. Dotado de uma bateria interna, o dispositivo capta energia solar por algumas horas e, assim, pode ser utilizado também à noite.

Desvios no padrão

O outro aspecto do projeto desenvolvido com o apoio da FAPESP é a própria evolução do software. Hoje, o sistema consegue identificar diversas características de comportamento ao volante, o que permite aos clientes da Cobli identificar seus motoristas e orientar, de forma personalizada, os que dirigem perigosamente. Graças a esse sistema, a empresa descobriu, por exemplo, que o motorista paulistano tem o hábito de reduzir em cerca de 25% a velocidade do veículo ao se aproximar de um radar e voltar à velocidade anterior imediatamente depois de passar por ele.

Além do risco envolvido nas freadas bruscas, o comportamento também resulta em maior consumo de combustível e maior desgaste de itens como pneus e componentes de freio. O desafio, agora, é desenvolver um algoritmo que identifique desvios no comportamento padrão do motorista.