
Este curso destinado a técnicos do setor público da região fornece uma visão geral do campo de estudo da inteligência artificial (IA), bem como algumas de suas aplicações atuais em transportes. Por meio do estudo de um estudo de caso específico de um projeto desenvolvido pelo BID que implanta modelos de Machine Learning, o aluno será capaz de entender melhor os requisitos, as fases de desenvolvimento e o gerenciamento de um projeto de IA de transporte.

Como em muitas outras grandes cidades latino-americanas, o congestionamento do tráfego de Buenos Aires gera aumentos significativos nos custos de tempo e transporte de pessoas e mercadorias, e nas emissões de ruído e gases que afetam a qualidade de vida e contribuem para as mudanças climáticas. Para enfrentar esses desafios, são necessários dados confiáveis e atualizados para melhorar o planejamento e a avaliação das intervenções urbanas e a gestão do tráfego em tempo real. Infelizmente, as técnicas tradicionais para obtenção desses dados são caras e de difícil implementação para uma grande cobertura geográfica e temporal.

Este sítio Web interactivo fornece uma ferramenta de planeamento e um repositório de informações relevantes para o sector das infraestruturas de integração regional.

A plataforma disponibiliza dados georreferenciados sobre projetos de infraestrutura física para integração regional; mudanças climáticas; variáveis de desenvolvimento; e cadeias primárias de valor.

As matrizes de origem-destino (OD) são ferramentas para o planejamento de mobilidade e o desenho de políticas. Com dinâmicas urbanas complexas e padrões de mobilidade em mudança, dados atualizados, desagregados e com ampla cobertura espacial são essenciais para apoiar esse tipo de ferramenta. Em comparação com pesquisas, atualmente, várias fontes de dados massificados (como os provenientes de meios eletrônicos de pagamento de sistemas de transporte urbano) oferecem uma oportunidade interessante para elaborar essas matrizes com informações dinâmicas e de baixo custo.

O processo de manutenção de estradas e inventário de sinalização é intensivo em tempo e recursos, o que reduz a capacidade de resposta na manutenção da infraestrutura rodoviária. O Pavimenta2 usa inteligência artificial para analisar estradas de forma eficiente e pode ser implantado rapidamente em qualquer país. Ele foi criado por equipes do BID e está disponível gratuitamente na plataforma de código aberto do banco, Code4Dev e no GitHub, e pode ser instalado em um servidor local ou em infraestrutura de nuvem. Ele foi usado na Argentina, Brasil, Costa Rica, El Salvador, Trinidad e Tobago e ao longo do corredor do Pacífico na América Central para analisar mais de 30.000 km. Em 2023, a ferramenta deve ser usada em Barbados, Equador, Peru, Honduras e República Dominicana.

El transporte de las ciudades de América Latina y el Caribe (ALC) presenta desafíos importantes en materias de movilidad e inclusión. Algunas de sus causantes incluyen factores estructurales (externos al sector), infraestructurales, operativos e institucionales. Este sitio web tiene como objetivo generar conocimiento relevante y práctico respecto a la implementación de un conjunto de políticas, en especial sobre el uso de precios de los bienes y servicios relacionados con el transporte, para promover una movilidad urbana inclusiva, eficiente y sostenible en ALC.

O Transport Gender Lab tem como objetivo alcançar a incorporação e fortalecer a perspectiva de gênero no transporte. Os Bens Públicos Regionais buscam soluções coletivas e respondem a medidas e desafios por meio da cooperação entre os países membros, com o objetivo de obter maiores benefícios de desenvolvimento e a um custo menor.
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