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Integração, navegação 100% off-line e criação de mapas por profissionais especializados são os grandes diferenciais no mercado do aplicativo de mobilidade Here WeGo, que chega ao Brasil para facilitar a locomoção nos grandes centros urbanos. Desenvolvido pela Here, empresa especializada em serviços de localização em nuvem, o sistema oferece rotas para diversos meios de transporte, permitindo que o usuário chegue ao seu destino da maneira mais simples e rápida independentemente se estiver de trem, metrô, ônibus, carro, bicicleta ou a pé.
"O objetivo do aplicativo é reunir todos os modais em um só sistema, oferecendo não só as tradicionais rotas de carro ou para pedestre, mas também de transporte público", explica o gerente sênior de produtos da Here para América Latina, Márcio Andrade.
Ao acessar o Here WeGo, os usuários encontram guia de voz, direções para motoristas e pedestres em mais de 130 países, informações sobre transporte público para cerca de 1, 2 mil cidades ao redor do mundo e rotas de bicicleta - no Brasil, as ciclofaixas e ciclovias ainda estão em processo de implantação na base de dados.
Para atualizar os mapas, a Here coleta diariamente bilhões de dados, que são checados e representados no mapa. Além de fazer o mapeamento cartográfico das vias, a empresa possui uma equipe de profissionais especializados, distribuídos em todo o mundo, que vai à campo para fazer a verificação dos dados coletados, garantindo a qualidade das informações. A geografia do terreno, a localização e até mesmo os números das casas e edifícios são checados in loco.
Andrade comenta que a Here possui 35 anos de experiência em mapeamento para navegação, e os mapas são feitos por profissionais especializados. Além de uma maior qualidade das informações fornecidas, isso impacta também na apresentação desse conteúdo para as pessoas. "A ideia é não desviar a atenção por mais de dois segundos para dar as instruções, mantendo assim a segurança. Por isso, não mostramos propaganda, nem poluímos a tela com informações que não sejam as essenciais para a tomada de decisão", relata.
O app também foi pensado para auxiliar o indivíduo quando ele estiver próximo ao seu destino, sugerindo locais para estacionar o veículo e traçando a melhor rota a pé, para que o motorista percorra os últimos metros do trajeto depois de guardar o carro.
A navegação 100% off-line permite ao usuário utilizar os mapas e receber direcionamentos mesmo sem acesso à internet ou quando estiver em área de pouca cobertura de rede. O usuário pode fazer o download do mapa de uma cidade, estado ou País e buscar os dados para trajetos de carro ou a pé em modo avião.
Já para consultar informações relativas ao transporte público, é preciso estar conectado. A versão completa do Here WeGo está disponível gratuitamente para a plataforma Android, na Play Store; e, em breve, para iOS.
Inteligência artificial ajudará a prever atrasos de trens
A Fujitsu anunciou que vai colaborar tecnologicamente para adicionar uma função de previsão de atraso de trens no tradicional aplicativo japonês Jorudan Norikae Annai, serviço que prevê informações de planejamento de rota para transporte público no país.
A funcionalidade conta com a tecnologia Spatiowl - plataforma integrada de gerenciamento de objetos móveis que utiliza Big Data Analytics, Cloud Computing, IoT e Inteligência Artificial para gerir de forma eficaz os dados de localização de objetos em movimento em tempo real. Os testes de campo deste serviço estão sendo conduzidos para ajudar os usuários do transporte público japonês a escolherem suas rotas entre as 138 linhas de trem na região de Kanto a partir de setembro.
A Spatiowl incorpora um motor de predição de atraso desenvolvido em parceria com a organização de pesquisa SRI International e integrando a tecnologia de Inteligência Artificial da Fujitsu, o Human Centric AI Zinrai. As previsões de atraso contam com alta precisão, o que é possível graças à tecnologia de aprendizado de máquina a partir de dados antigos e atuais - como os das operações das linhas e das contribuições de usuários no aplicativo.