Os semáforos inteligentes de SP são realmente inteligentes?
O nome técnico correto é "adaptativo", não inteligente. Câmeras contam carros, algoritmos ajustam tempos, humanos definem os limites. E a própria CET admite: a IA ainda não dá conta da complexidade de SP.
O nome “semáforo inteligente” é um apelo de marketing. O nome técnico correto, usado pela própria SP Regula, é “semáforo adaptativo”.
A diferença não é semântica. É uma distinção importante sobre o que o sistema faz — e o que ele não faz.
Como funciona o sistema adaptativo
O semáforo adaptativo instalado em São Paulo funciona com três componentes principais.
Câmeras instaladas em cada cruzamento capturam imagens do tráfego em tempo real. O sistema converte essas imagens em dados — contagem de veículos por via, por direção, por ciclo. Esses dados alimentam o sistema central SCATS (Sydney Coordinated Adaptive Traffic System), que calcula e ajusta os tempos de verde e vermelho de cada fase dentro dos parâmetros previamente definidos pela CET.
O resultado é um semáforo que varia seu tempo conforme o fluxo real — não conforme um plano fixo programado horas antes. Em teoria, via com mais carros recebe mais tempo de verde. Via vazia recebe menos.
Câmera conta veículos
em cada direção
Sensor de fluxo · imagens convertidas em dados em tempo real
SCATS calcula
tempo ideal
Sistema central ajusta tempos via algoritmo · dentro dos limites da CET
Semáforo aplica
o ajuste
Após alguns ciclos · mudanças graduais · agentes de rua supervisionam
O que a CET controla — e por quê
O sistema não opera de forma completamente autônoma. A CET define, para cada cruzamento, os tempos mínimos e máximos de verde. O algoritmo só pode variar dentro desses limites.
A razão para isso é técnica e de segurança. Sem limites humanos, o sistema poderia, em teoria, fechar um semáforo de pedestre quase completamente para otimizar o fluxo de veículos. A “trava” evita que a IA priorize o sistema total em detrimento de um cruzamento específico de forma inaceitável para os usuários.
Os agentes da CET na rua continuam essenciais — eles detectam situações que as câmeras não capturam e entram em contato com a central quando necessário.
O que o sistema não faz — ainda
O semáforo adaptativo de São Paulo não considera o tempo de espera dos pedestres como parâmetro de otimização. O algoritmo foi calibrado para o fluxo veicular. O pedestre entra na equação apenas de forma indireta, pelos tempos mínimos definidos pela CET.
Especialistas em mobilidade ativa criticam exatamente esse ponto. Conforme mais veículos chegam a um cruzamento, o sistema pode aumentar o verde para carros — e reduzir indiretamente o verde para pedestres, dentro dos limites permitidos.
Além disso, o sistema leva alguns ciclos para reagir a mudanças — não é instantâneo. A resposta é deliberadamente gradual para evitar variações bruscas que causem confusão.
O que a própria CET admite
Em entrevista ao Metrópoles, a CET foi direta: “A inteligência artificial ainda não é capaz de dar conta de todas as complexidades de uma cidade como São Paulo.” Por isso, o humano por trás da máquina permanece fundamental.
O diretor da SP Regula, Mauricio Nastari, quando questionado sobre resultados concretos, disse: “Ainda é muito cedo para colocarmos números nisso.” Isso após a instalação de um sistema que custará R$ 1,12 bilhão.
Os dados que geram dúvida
As queixas sobre o tempo dos semáforos registradas no sistema 156 da Prefeitura aumentaram 14% em 2024 comparado ao mesmo período de 2023 — justamente quando os semáforos adaptativos começaram a entrar em operação. Foram 2.127 pedidos de ajuste entre jáneiro e setembro de 2024.
Os bairros com mais reclamações foram justamente aqueles que passaram a contar com os semáforos adaptativos: Vila Mariana, Sé, Lapa e Pinheiros.
A CET defende que o sistema ainda está em fase de ajuste e que não é possível analisar pontos isolados. A explicação é tecnicamente razoável — um sistema interligado em rede precisa de tempo para atingir equilíbrio. Mas é uma resposta que não conforta quem espera dois minutos num vermelho.
Conta veículos via câmera · ajusta tempos via algoritmo · opera em rede coordenada · respostas graduais
Não considera espera do pedestre como parâmetro · não reage instantaneamente · não opera de forma totalmente autônoma
2.127 pedidos de ajuste (ján–set 2024) · aumento de 14% em relação ao mesmo período de 2023
“A IA ainda não é capaz de dar conta de todas as complexidades de SP” · participação humana permanece fundamental
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Fontes: Metrópoles · SP Regula · CET-SP · Digicon · Exame · www.portalsampanews.com.br/

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