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Every morning, everyone wants to travel into the city center. Every afternoon, the flow reverses. For a self-driving taxi fleet, that means empty cars driving to wherever the next passengers wait, and electric cars must also stop to recharge. Researchers at Chalmers University of Technology in Sweden have now developed an optimization method built for this problem at the scale of a whole city, one that keeps working when traffic does not behave as forecast.
Todas as manhãs, toda a gente quer deslocar-se para o centro da cidade. Todas as tardes, o fluxo inverte-se. Para uma frota de táxis autónomos, isso significa que carros vazios têm de circular até onde esperam os próximos passageiros, e que os carros elétricos têm também de parar para recarregar. Investigadores da Universidade de Tecnologia de Chalmers, na Suécia, desenvolveram agora um método de otimização concebido para este problema à escala de uma cidade inteira, que continua a funcionar quando o trânsito não se comporta como previsto.
The stakes are real. According to a report cited by the researchers, large-scale shared, self-driving electric passenger transport can reduce an individual's cost per trip by up to 60% compared with traditional taxis, while also cutting emissions per trip significantly. The gain depends on the fleet being managed well. Without efficient control, the researchers note, the mismatch between available taxis and demand can increase waiting times and queue lengths, and worsen urban congestion. As lead author Sten Elling Tingstad Jacobsen puts it, "where and how long to charge is a difficult question."
O que está em jogo é real. Segundo um relatório citado pelos investigadores, o transporte de passageiros partilhado, elétrico e autónomo em grande escala pode reduzir o custo por viagem até 60 % em comparação com os táxis tradicionais, cortando também de forma significativa as emissões por viagem. O ganho depende de a frota ser bem gerida. Sem um controlo eficiente, notam os investigadores, o desfasamento entre os táxis disponíveis e a procura pode aumentar os tempos de espera e o comprimento das filas, e agravar o congestionamento urbano. Como afirma o autor principal, Sten Elling Tingstad Jacobsen, «saber onde e durante quanto tempo carregar é uma questão difícil».
The method combines two tools. Bayesian neural networks, a machine learning technique, forecast travel demand and charger availability in each part of the city, using historical taxi trip data from San Francisco and Chicago. Unlike many machine learning models, they also estimate how uncertain their own predictions are, which helps when real travel patterns differ from forecasts, for example during unusual weather. A transparent optimization model, with clearly defined goals and constraints, then decides where vehicles go and when they charge. The AI supports those decisions rather than making them on its own. To keep the calculation tractable, the problem is split into smaller parts that are solved separately and then combined. Jacobsen says the result is "very close to optimum while remaining computationally practical."
O método combina duas ferramentas. As redes neuronais bayesianas, uma técnica de aprendizagem automática, preveem a procura de viagens e a disponibilidade de postos de carregamento em cada zona da cidade, a partir de dados históricos de viagens de táxi em São Francisco e Chicago. Ao contrário de muitos modelos de aprendizagem automática, estimam também o grau de incerteza das suas próprias previsões, o que é útil quando os padrões reais de deslocação diferem das previsões, por exemplo durante condições meteorológicas invulgares. Um modelo de otimização transparente, com objetivos e restrições claramente definidos, decide depois para onde vão os veículos e quando carregam. A IA apoia essas decisões, em vez de as tomar sozinha. Para tornar o cálculo exequível, o problema é dividido em partes mais pequenas, que são resolvidas separadamente e depois combinadas. Jacobsen afirma que o resultado está «muito próximo do ótimo, mantendo-se computacionalmente viável».
What distinguishes the work, according to Jacobsen, is that it explicitly accounts for the uncertainties of a large city and optimizes fleet operations accordingly, and that the framework was developed and tested for different types of vehicles. The study compares three electric vehicle types with different battery sizes and energy efficiency, and examines how those differences affect fleet performance and service availability. The team also investigates deep reinforcement learning, a form of AI that learns through interaction, as a way to make decisions in real time. The announcement does not give a figure for the method's gains over other planning approaches, and it does not say when it could be used outside the study.
Segundo Jacobsen, o que distingue o trabalho é o facto de ter em conta explicitamente as incertezas de uma grande cidade e de otimizar a operação da frota em conformidade, bem como o facto de a estrutura ter sido desenvolvida e testada para diferentes tipos de veículos. O estudo compara três tipos de veículos elétricos, com baterias de capacidades e eficiências energéticas diferentes, e analisa de que modo essas diferenças afetam o desempenho da frota e a disponibilidade do serviço. A equipa investiga ainda a aprendizagem por reforço profunda, uma forma de IA que aprende através da interação, como meio de tomar decisões em tempo real. O anúncio não indica qualquer valor para os ganhos do método face a outras abordagens de planeamento, nem diz quando poderá ser utilizado fora do estudo.
For fleet operators and city planners, the practical gain would be fewer empty trips and fewer cars stuck waiting, if the method holds up beyond historical data. Autonomous taxi services already run in several cities in the United States and China, where managing large fleets in complex traffic remains difficult. Balázs Kulcsár, the professor who supervised the study, says the aim is more reliable and trustworthy autonomous mobility. Whether that reaches everyday service depends on tests the research does not yet report.
Para os operadores de frotas e para os responsáveis pelo planeamento urbano, o ganho prático seria a redução das viagens em vazio e do número de carros imobilizados à espera, desde que o método se confirme para lá dos dados históricos. Os serviços de táxis autónomos já funcionam em várias cidades dos Estados Unidos e da China, onde gerir grandes frotas em trânsito complexo continua a ser difícil. Balázs Kulcsár, o professor que orientou o estudo, afirma que o objetivo é uma mobilidade autónoma mais fiável e mais digna de confiança. Saber se isso chegará ao serviço quotidiano depende de testes que a investigação ainda não apresenta.