Big Data: Microsoft quer prever engarrafamentos com uma hora de antecedência

A Microsoft fechou uma parceria com a Universidade Federal de Minas Gerais para realizar pesquisas que podem ajudar a prever engarrafamentos com até uma hora de antecedência.

O Projeto de Previsão de Tráfego vai esmiuçar todos os dados de trânsito, incluindo números históricos do departamento de transportes, câmeras instaladas nas vias, mapas de trânsito do Bing e até mesmo de redes sociais utilizadas pelos motoristas para inserir dados sobre a situação do tráfego. Tudo isso vai ajudar a entender se os padrões estabelecidos podem ajudar a prever engarrafamentos com 15, ou até mesmo 60, minutos antes que eles aconteçam.

Cada vez mais o Big Data é utilizado para analisar os problemas globais na busca de soluções inteligentes; isso se estende também para o âmbito médico, onde a tecnologia tem sido utilizada para descobrir novas drogas, por exemplo. O caso do trânsito pode parecer irremediável, mas a combinação das grandes quantidades de dados obtidas por múltiplas fontes pode ajudar na sua resolução.

Mesmo com o crescente uso de aplicativos como Waze e Google Maps, que ajudam os motoristas a descobrirem a situação do trânsito em tempo real, muitas vezes pode ser tarde demais, pois o caos já estará formado. A possibilidade de prever com precisão os congestionamentos antes que eles aconteçam é realmente empolgante, mas ainda há muito a ser feito, embora muitas empresas estejam trabalhando em soluções para o problema.

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Em 2014, estima-se que 54% das pessoas do planeta viviam em cidades, contra 34% em 1960, de acordo com relatório da World Health Organization. Esse número deve aumentar em quase 1,84% ao ano até 2020 e, depois, 1,63% até 2025. A urbanização crescente da população mundial significa que quem conseguir decifrar o tráfego com antecedência vai lucrar muito.

A Microsoft vai colocar sua plataforma de computação na nuvem, a Azure, a disposição para testar o projeto, visto que será necessário um imenso poder de processamento para analisar vários terabytes de dados.

A empresa de Redmond diz que já testou o modelo de análise em Londres, Chicago, Los Angeles e Nova Iorque e afirma ter conseguido precisão de 80% nas previsões. Porém, essa porcentagem foi obtida apenas com base em dados de fluxo de tráfego, ou seja, ele pode subir para 90% quando outras fontes de dados forem adicionadas.

Fonte: VentureBeat