Uma nova pesquisa do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), divulgada no último dia 3, indica que três mil carros de serviços como Uber e Lyft na modalidade carpooling, ou seja, transportando quatro passageiros, seriam suficientes para atender 98% da demanda por táxis na cidade de Nova York. E isso com um tempo de espera de apenas 2,7 minutos. Ao mesmo tempo, a pesquisa sugere que duas mil vans, com capacidade para dez pessoas cada, dariam conta de 95% da demanda de táxis em Nova York, cidade que hoje opera com 14 mil táxis.
Segundo o estudo conduzido pelo Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial da instituição (CSAIL, na sigla em inglês), se mais pessoas usassem essa opção de transporte o número de carros nas ruas poderia cair em até 75%. Esses dados são resultado de um algoritmo desenvolvido pela equipe da professora Daniela Rus e que, na prática, poderia ser a base de um sistema de carpooling abrangente e eficiente para várias cidades.
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“Ao invés de uma pessoa por vez, motoristas poderiam transportar de duas a quatro passageiros ao mesmo tempo, diminuindo o número de deslocamentos e ganhando a mesma quantia em dinheiro em menos tempo”, disse ela ao site do MIT. “Um sistema como este permitiria que os motoristas trabalhassem em turnos mais curtos, gerando menos tráfego, poluição atmosférica e deslocamentos estressantes”, completou Daniela. Além de Daniela, também assinam o estudo o pós-doutor do CSAIL Javier Alonso-Mora, a professora assistente da Universidade de Cornell Samitha Samaranayake, o estudante PhD Alex Wallar e o professor do MIT Emilio Frazzoli.
Usando dados sobre 3 milhões de viagens de táxi, o algoritmo do MIT trabalha em tempo real para redirecionar carros com base nos pedidos que chegam, e também pode trabalhar pró-ativamente, enviando veículos para áreas já consolidadas como de alta demanda – funcionalidade que agilizaria o serviço em 20%, segundo Daniela.
“Até onde sabemos, essa é a primeira vez que cientistas conseguiram quantificar de maneira experimental a relação entre fatores como tamanho de frota, capacidade de transporte, tempo de espera e de viagem e custos operacionais para um leque amplo de veículos, de táxis a vans e outros tipo de condução. Além disso, o algoritmo [do MIT] é particularmente adequado para os carros autonômos, já que pode, continuamente, redirecionar veículos com base na demanda em tempo real”, explicou Daniela.
Segundo os resultados obtidos pelo algoritmo do MIT – e também matérias anteriores de Futuro das Cidades –, a ideia da carona compartilhada existe há décadas, pelo menos desde os anos 1940, mas foi nos dois últimos anos que empresas como Uber e Lyft ampliaram o conceito a ponto de transformá-lo em algo barato conveniente.
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Serviços atuais têm limitações
Ainda assim, adverte o texto da equipe do CSAIL, os sistemas em funcionamento hoje apresentam algumas limitações técnicas, exigindo, por exemplo, que o usuário B já esteja no mesmo caminho do usuário A e que os pedidos de ambos sejam feitos antes que cada um defina uma rota específica. Além disso, há desafios culturais a serem vencidos.
Em agosto de 2016, a Lyft cancelou, cinco meses após o lançamento, uma de suas modalidades de carona compartilhada, chamada “Lyft Carpool”. Aparentemente, faltou interesse dos motoristas parceiros na modalidade, que funcionava de uma maneira pré-determinada, ou seja, juntava, com antecedência, pessoas que queriam fazer a mesma rota, mediante a aceitação de um motorista.
Ainda assim, outra modalidade de carpooling continua ativa pela empresa nos Estados Unidos: no “Line”, o aplicativo busca viagens parecidas que foram chamadas naquele instante. O valor da corrida é pré-fixado antes do embarque. O passageiro paga aquele preço, que é sempre mais barato do que a viagem normal, mesmo se mais ninguém entrar no carro. Para o motorista, a vantagem é poder receber de até quatro pessoas diferentes, fazendo uma única corrida. O mesmo serviço é oferecido pelo Uber Pool em várias cidades – no Brasil, apenas em São Paulo e no Rio de Janeiro.
Como operam hoje, porém, as duas empresas, com suas frotas próprias e não interligadas ao um sistema maior, são uma alternativa limitada de mobilidade urbana. “Em contraste [ao o que já existe], o novo sistema permite que os pedidos sejam atendidos por diferentes tipos de veículos. [O algoritmo do MIT] Também pode analisar uma gama de diferentes tipos de veículos para determinar onde e quando o envio de uma van com capacidade para 10 pessoas seria a escolha mais adequada”, diz um trecho do estudo.
A sacada do algoritmo do MIT é, portanto, a capacidade de lidar com uma alta carga de dados – além da frota composta por diferentes tipos de veículos, há os dados sobre a demanda dos usuários e também da malha viária – e muito rápido. Não à toa, o sistema é ideal para um futuro próximo, quando os veículos autônomos de diferentes tipos estiverem disponíveis.
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