A inteligência artificial já está nas estradas brasileiras e não é nos carros. O LabTrans da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) criou dois softwares que ajudam a detectar o estado das rodovias brasileiras, o Reconhecedor de Objetivos Rodoviários (ROR) e o Índice de Condição de Manutenção (ICM).
Durante o Andtech, evento organizado pela Associação Nacional de Detrans e o Detran-SP, o coordenador de equipe no Labtrans, Jorge Destri Junior, explicou que os dois sistemas combinam a IA com visão computacional:
- O ROR é usado para captar o mobiliário e detalhes na estrada, como sinalização vertical, sinalização horizontal, terceira faixa, acostamento, panela/buraco, remendos, trincas, roçadas, drenagem e geometria da via;
- O ICM mede o índice de pavimentação e índice de conservação em uma estrada.
Quando combinados, os sistemas podem detectar buracos, remendos, área trincada e dar o percentual de conformidade e segurança em três segundos. Isso é feito por meio de carros com câmeras de ação. Os dados gerados são enviados para a nuvem e processados em GPUs da NVIDIA. Esses dados são transformados em informações para tomada de decisão.
Conforme publicado pela UFSC em outubro do ano passado, o projeto custou R$ 5 milhões.
Uso e próximos passos
Rodrigo Santos Colares, do DER-MG (de azul) e Julio Cesar Donelli Pellizzon, do DNIT (crédito: Henrique Medeiros/Mobile Time)
Quem já usa o software é o Departamento de Estradas e Rodagem de Minas Gerais (DER-MG). O diretor de operação viária do órgão mineiro, Rodrigo Colares, explicou que precisaram adaptar a solução para as diferenças geográficas e de pista no estado.
Com a IA, o DER-MG mede a qualidade do quilômetro no estado. A introdução da tecnologia permitiu mudar de um sistema manual para outro automatizado. Em média, as 40 unidades regionais do regulador estatual devem acompanhar 500 km de estrada cada, algo que antes era feito no olho ou com denúncias. Agora, o DER-MG usa dez carros que filmam as rodovias e permitem gerar relatórios para cobrar as concessionárias.
Como resultado, Colares afirmou que a solução trouxe uma redução para 50 buracos nas estradas de MG no final de 2025, número que subiu para 400 no começo do ano com as chuvas e foi reduzido para 350 recentemente.
Para os próximos passos, Destri Junior afirmou que estão trabalhando para incluir outras verificações, tais como: trilha de roda; medição automatizada de buracos e panelas; localização de avaria em defensa metálica (guardrail); análise de retrofletividade da sinalização vertical.
Imagem principal: Jorge Destri Junior e Camila Belleza Barreto, do Labtrans da UFSC (crédito: Henrique Medeiros/Mobile Time)
