Introdução
A Inteligência Artificial (IA) tem se consolidado como uma das tecnologias mais transformadoras na engenharia de transportes. Da gestão de tráfego urbano ao dimensionamento de pavimentos rodoviários, a IA oferece ferramentas capazes de analisar milhões de dados em tempo real, otimizar infraestruturas existentes e antecipar problemas antes que eles se concretizem.
Neste artigo, apresentamos os principais insights da palestra do Eng. Civil Dr. Ramon Knabben, da KTOP Consultoria e Engenharia, proferida no 12º Seminário Nacional de Modernas Técnicas Rodoviárias (SNMTR), realizado de 17 a 20 de maio de 2026, em Florianópolis/SC. Complementamos o conteúdo com dados de reportagens especializadas, artigos científicos e exemplos práticos de cidades brasileiras que já utilizam IA na gestão do tráfego.
🎬 Vídeo original: Palestra 4 — 12º SNMTR 2026
📌 Tema: O Uso da IA em Estudos de Tráfego e sua Importância no Dimensionamento dos Pavimentos
🎤 Palestrante: Eng. Civil Ramon Knabben, Dr. — KTOP Consultoria e Engenharia
📅 Evento: 12º Seminário Nacional Modernas Técnicas Rodoviárias — 17 a 20 de maio de 2026 — Florianópolis/SC
🔗 Tema do evento: Inovação e Excelência na Engenharia Rodoviária
Quem é Ramon Knabben e a KTOP Consultoria
O Eng. Civil Dr. Ramon Knabben é mestre e doutor pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) na área de Infraestrutura e Gerência Viária. Proprietário da KTOP Consultoria e Engenharia, atua em consultoria rodoviária, consultoria acadêmica e serviços como dimensionamento mecanístico de pavimentos flexíveis e rígidos, projetos de restauração de pavimentos e estudos de tráfego.
Knabben também é conhecido pelo Método Medina para dimensionamento de pavimentos, uma metodologia brasileira que tem ganhado relevância no cenário nacional. Sua tese de doutorado recebeu menção honrosa da Associação Catarinense de Engenheiros no 10º Seminário Nacional de Modernas Técnicas Rodoviárias, em 2018.
A IA nos Estudos de Tráfego Rodoviário
Semáforos adaptativos com IA: sensores e câmeras monitoram o fluxo de veículos em tempo real e ajustam os sinais automaticamente. (Imagem gerada por IA)
Semáforos Inteligentes e Adaptativos
Uma das aplicações mais visíveis da IA no tráfego está nos sistemas adaptativos de semáforos. Diferentemente dos modelos tradicionais, que operam com tempos fixos, essas soluções utilizam sensores e câmeras para monitorar o fluxo de veículos em tempo real. Com base nos dados coletados, a IA ajusta automaticamente o tempo de abertura e fechamento dos sinais, priorizando vias mais movimentadas e reduzindo paradas desnecessárias.
A Siemens Mobility desenvolveu um protótipo na cidade de Bangalore (Índia), utilizando câmeras de segurança posicionadas ao longo das vias. O sistema identifica o número de veículos, pedestres e ciclistas em tempo real, envia os dados a um centro de controle e altera o tempo dos semáforos automaticamente. O resultado: redução significativa do tempo de congestionamento.
Monitoramento com Visão Computacional
Câmeras equipadas com algoritmos avançados conseguem identificar comportamentos de risco em tempo real, como excesso de velocidade, uso de celular ao volante, frenagens bruscas e avanço de sinal vermelho. Mais do que registrar infrações, esses sistemas ajudam centros de controle a detectar situações potencialmente perigosas antes que resultem em acidentes.
Análise Preditiva de Tráfego
Ao cruzar informações históricas com dados em tempo real, sistemas de IA conseguem identificar padrões e antecipar problemas. A tecnologia pode prever congestionamentos em horários de pico, impactos de grandes eventos e até pontos com maior probabilidade de acidentes. Cidades como Amsterdã já utilizam esse tipo de solução para ajustar rotas e reduzir o tempo de espera em cruzamentos.
Plataformas de Gestão Urbana
A plataforma Ford City Insights utiliza IA e dados de câmeras de segurança e relatórios policiais para gerenciar mobilidade urbana. Na cidade de Ann Arbor (Michigan), a plataforma identificou que a cidade já possuía vagas de estacionamento suficientes — o problema era a localização. A ferramenta também mapeou locais com maior probabilidade de acidentes com pedestres, permitindo ações preventivas.
IA no Tráfego: Cidades Brasileiras na Prática
O Brasil tem se destacado na adoção de semáforos inteligentes com IA. Diversas cidades já implementaram ou estão expandindo esses sistemas, com resultados concretos na redução de congestionamentos e na melhoria da segurança. Confira os principais casos:
🟢 Curitiba (PR) — Pioneira com R$ 12 milhões em semáforos inteligentes
A Superintendência de Trânsito de Curitiba (Setran) instalou semáforos inteligentes com câmeras e IA no cruzamento das ruas Izaac Ferreira da Cruz, Sertaneja e João Socha, no bairro Sítio Cercado. O sistema adaptativo altera automaticamente a programação para reduzir filas de carros. O investimento total foi de R$ 12 milhões em 2025, cobrindo 44 vias do município. Uma solução desenvolvida pela Dataprom e Dahua, que se expandiu para 17 municípios brasileiros, incluindo seis capitais. (Fonte: Prefeitura de Curitiba e Portal Comunicare)
🟢 Ponta Grossa (PR) — R$ 2 milhões em 10 cruzamentos
A Prefeitura de Ponta Grossa iniciou a instalação de semáforos inteligentes em 10 cruzamentos da Rua Balduíno Taques, com investimento de aproximadamente R$ 2 milhões. Os equipamentos possuem câmeras, IA e sistemas auxiliares de energia, garantindo funcionamento mesmo em casos de queda de energia. (Fonte: DC Mais)
🟢 São Paulo (SP) — Green Light do Google e mais de 1.000 semáforos inteligentes
Desde julho de 2025, mais de 900 pontos em São Paulo operam com semáforos inteligentes. Em junho de 2026, a capital passou a utilizar o projeto Green Light do Google, que sugere melhorias na sincronização dos semáforos com base em dados do Google Maps. O número de semáforos inteligentes ultrapassou 1.084 na cidade. (Fonte: Canaltech)
🟢 Rio de Janeiro (RJ) — Green Light desde 2021
O Rio foi uma das primeiras cidades brasileiras a adotar o projeto Green Light do Google, com implantação inicial em 2021. Até novembro de 2025, cerca de nove cruzamentos faziam parte do projeto, focado na redução de gases de efeito estufa através da otimização semafórica. (Fonte: Mobile Time)
🟢 Campinas (SP) — 24% menos paradas em cruzamentos
Em parceria com a Emdec, Campinas implementou o sistema Google Green Light em 2024. O projeto demonstrou redução de 24% nas paradas em cruzamentos da região de Barão Geraldo. (Fonte: CNN Brasil)
🟢 São Caetano do Sul (SP) — 108 cruzamentos com redução de até 30% no CO₂
Em maio de 2025, a cidade aderiu ao Green Light do Google em 108 cruzamentos, utilizando IA e informações do Google Maps para otimizar os semáforos e reduzir as emissões de CO₂ em até 30%. (Fonte: Estadão)
🟢 Belo Horizonte (MG) — Semáforos que priorizam ônibus
Em maio de 2026, a capital mineira iniciou testes com semáforos inteligentes que priorizam o transporte coletivo, dando preferência aos ônibus nos cruzamentos. (Fonte: O Tempo)
🟢 Fortaleza (CE) e Goiânia (GO) — Prioridade ao transporte coletivo
Ambas as cidades começaram a implantar semáforos inteligentes com IA para ajustar os tempos dos sinais em tempo real. Em Goiânia, o sistema já é usado para dar prioridade aos ônibus, transformando a experiência do transporte coletivo. (Fonte: InfraROI)
📋 Projeto de Lei 3048/2024: Propõe tornar os semáforos inteligentes obrigatórios em cidades com mais de 150 mil habitantes, com meta de levar o modelo a todo o país até 2026. Se aprovado, o uso de IA no tráfego urbano deixará de ser diferencial e passará a ser padrão.
O engenheiro civil com pós-graduação em engenharia do tráfego Ilimar Candido Kasper alerta, porém, que a tecnologia tem limites: “A IA mede o tráfego e abre a quadra da frente quando congestiona, isso para liberar o sentido. Funciona até certo número de carros, mas quando todo o quarteirão está cheio ela não consegue resolver.”
A IA no Dimensionamento de Pavimentos
Drones equipados com visão computacional realizam inspeções detalhadas do pavimento, detectando trincas e defeitos com alta precisão. (Imagem gerada por IA)
Monitoramento Automatizado e Previsão de Falhas
Sensores embutidos no pavimento e drones com câmeras de alta resolução coletam dados sobre trincas, irregularidades e desgaste. Algoritmos de aprendizado de máquina analisam essas informações para identificar padrões e prever falhas antes que ocorram, gerando alertas para intervenções preventivas.
Inspeção com Drones e Visão Computacional
Drones equipados com visão computacional realizam inspeções rápidas e detalhadas das condições do pavimento, detectando defeitos estruturais com alta precisão. Algoritmos de IA processam as imagens para classificar os tipos de danos e sugerir soluções de manutenção.
Previsão da Vida Útil dos Pavimentos
Modelos baseados em IA podem prever a degradação do pavimento ao longo do tempo, considerando fatores como carga de tráfego, condições climáticas e histórico de manutenção. Essas previsões permitem que gestores tomem decisões mais assertivas sobre investimentos.
Redes Neurais para Dimensionamento Mecanístico
No Brasil, redes neurais artificiais estão sendo desenvolvidas para prever o módulo de resiliência de solos a partir de suas características físicas — um parâmetro crucial para o Método de Dimensionamento Nacional (MeDiNa). Isso facilita a aplicação dessa metodologia, que antes demandava equipamentos caros e mão de obra especializada.
Monitoramento da Malha Rodoviária Nacional
O Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes (DNIT) utiliza o software DNIT-ICM, baseado em IA, para monitorar a condição de mais de 60 mil quilômetros de rodovias, classificando os trechos e direcionando recursos para manutenção de forma mais eficaz. A Confederação Nacional do Transporte (CNT) também emprega IA em sua pesquisa de rodovias para analisar sinalização vertical e, futuramente, defeitos no pavimento.
💡 Você sabia? Segundo o Google, cruzamentos urbanos estão entre os locais que mais contribuem para emissões de CO₂ no trânsito, devido ao constante ciclo de aceleração e frenagem. Sistemas inteligentes de semáforos, ao reduzirem o “anda e para”, melhoram o fluxo viário e contribuem para cidades mais sustentáveis.
Impactos Econômicos e Ambientais
Os benefícios da IA na engenharia de transportes não se limitam à mobilidade. Menos tempo parado em congestionamentos significa menor consumo de combustível e redução das emissões de gases poluentes. Segundo estudo do Instituto Brasileiro de Economia da Fundação Getúlio Vargas (FGV), o custo adicional gerado pelo tempo perdido pela população nos deslocamentos para o trabalho nas cidades brasileiras é de R$ 62,1 bilhões.
À medida que a população urbana cresce, especialistas apontam que tecnologias baseadas em inteligência artificial devem se tornar cada vez mais presentes na gestão das cidades e na manutenção da infraestrutura rodoviária.
📊 Infográfico — IA na Engenharia de Transportes
Infográfico: As 5 áreas da engenharia de transportes transformadas pela Inteligência Artificial. Fonte: 12º SNMTR 2026 — Eng. Dr. Ramon Knabben / KTOP Consultoria e Engenharia
Conclusão
A Inteligência Artificial deixou de ser uma promessa futurista para se tornar uma realidade que já transforma a engenharia de transportes. Desde semáforos que aprendem com o tráfego até algoritmos que preverem falhas em pavimentos, a IA está redefinindo como planejamos, construímos e mantemos nossa infraestrutura viária.
Os exemplos de cidades como Curitiba, São Paulo, Campinas, Ponta Grossa, Rio de Janeiro, Belo Horizonte, Fortaleza e Goiânia mostram que a tecnologia já está em operação no Brasil, com resultados concretos na redução de congestionamentos, na priorização do transporte coletivo e na diminuição de emissões de CO₂.
A palestra do Dr. Ramon Knabben no 12º SNMTR 2026 reforça que o futuro da engenharia rodoviária está cada vez mais conectado com a tecnologia, e que profissionais que dominam essas ferramentas estarão à frente de um setor em constante evolução.
Referências e Créditos
- Vídeo: “[12°SNMTR 2026] PALESTRA 4 — O Uso da IA em Estudos de Tráfego” — Palestrante: Eng. Civil Dr. Ramon Knabben, KTOP Consultoria e Engenharia. Disponível em: YouTube
- Evento: 12º Seminário Nacional de Modernas Técnicas Rodoviárias — 17 a 20 de maio de 2026 — Florianópolis/SC. Tema: Inovação e Excelência na Engenharia Rodoviária. Site: mtr2026.com
- Reportagem: “Como a inteligência artificial está tornando o trânsito mais inteligente” — Revista Exame. Disponível em: Exame
- Artigo científico: MACHADO, Bruna Carneiro; SILVA, Solange da. “Influências da Inteligência Artificial (IA) na otimização do tráfego urbano: um referencial teórico”. In: Tecnologia da Informação e Comunicação: pesquisas em inovações tecnológicas — Vol. 2, 2022. Editora Científica Digital. DOI: 10.37885/220207766
- Palestrante: Ramon Knabben — Engenheiro Civil, mestre e doutor pela UFSC. KTOP Consultoria e Engenharia
- Método Medina: metodomedina.com.br
- DNIT: Software DNIT-ICM para monitoramento de rodovias — gov.br/dnit
- Curitiba/PR: Prefeitura de Curitiba — “Semáforos com IA deixam mais seguros trânsito e travessia de pedestres” (2026). transito.curitiba.pr.gov.br
- Curitiba/PR: Portal Comunicare — “Motoristas afirmam que semáforo que opera por IA no Sítio Cercado tem reduzido engarrafamentos” (2026). portalcomunicare.com.br
- Ponta Grossa/PR: DC Mais — “Tecnologia promete fim de engarrafamento em 10 cruzamentos de PG” (2026). dcmais.com.br
- São Paulo/SP: Canaltech — “SP começa a usar mais semáforos com IA e borda amarela” (2025). canaltech.com.br
- Rio de Janeiro/RJ: Mobile Time — “RJ: IA do Google em semáforos” (2025). mobiletime.com.br
- Campinas/SP: CNN Brasil — “Uso de IA reduz trânsito em SP e RJ” (2025). cnnbrasil.com.br
- Belo Horizonte/MG: O Tempo — “BH inicia teste de semáforos inteligentes que dão prioridade a ônibus” (2026). otempo.com.br
- São Caetano do Sul/SP: Estadão — “Semáforos inteligentes do Google” (2025). estadao.com.br
- Municipais: InfraROI — “Semáforos inteligentes ganham as ruas de municípios brasileiros” (2025). infraroi.com.br
