Uma capital lançou um ambicioso sistema de previsão de
fluxo de tráfego baseado em IA para otimizar os tempos
dos semáforos e reduzir o congestionamento em seus 50
principais cruzamentos. O sistema integra dados de GPS
de 1.000 ônibus municipais, entradas de aplicativos de
navegação de plataformas como o Google Maps e
imagens de 200 câmeras de trânsito, processando-as
por meio de algoritmos de aprendizado de máquina.
Após um ano, as previsões do sistema são
inconsistentes, com taxas de precisão caindo para 60%
durante os horários de pico, de acordo com o Centro de
Operações de Tráfego. Os engenheiros identificaram a
fragmentação de dados entre plataformas, sem
protocolos unificados, como um problema importante,
causando incompatibilidades nas estimativas de fluxo. As
empresas relatam perdas por atrasos imprevisíveis e a
Prefeitura busca soluções. Com base nos fundamentos
de inteligência artificial, Big Data e interoperabilidade,
assinale a alternativa que apresenta os motivos técnicos
e institucionais da falha do sistema de IA e estratégias
para garantir a interoperabilidade e confiabilidade dos
dados corretamente: