Trânsito é desafio matemático, diz cientista

Soluções dependem de investigar razão dos deslocamentos, diz ex-chefe da IBM

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Por Mariana Barros
Atualização:

No início dos anos 2000, o físico inglês Stephen Hawking, morto no último dia 14, deu uma palestra em Cambridge sobre o que era possível esperar do século que se iniciava. Para ele, uma palavra caracterizaria a nova era: complexidade. Na plateia, estava o cientista Fábio Gandour, especialista em inovação que trabalhou durante 28 anos na IBM. A fala inspirou Gandour a buscar alternativas para lidar com os novos tempos. Foi quando começou a refletir sobre a relação entre ciência e mobilidade.

(ARQUIVO)O cientista Fábio Gandour, especialista em inovação que trabalhou durante 28 anos na IBM, em foto de 19 de julho de 2010. Foto: Ayrton Vignola/Estadão

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Para Gandour, engana-se quem pensa que o mundo digital pode, por si só, resolver problemas reais. Em tempos de Big Data e celulares, os dados são cada vez mais vistos como matéria-prima para criar soluções, mas essa é só uma parte do caminho. “As pessoas se esquecem de que não adianta ter dados se não houver quem conheça estatística e saiba explorá-los”, diz Gandour, que vai participar do Summit Mobilidade Urbana Latam 2018, realizado pelo Estado. 

É fundamental, para ele, ir além dos dados e promover relações de causa e efeito, algo com que a ciência pode contribuir. “Mobilidade é uma questão muito bem definida em um capítulo da matemática chamado topologias, que busca estabelecer percursos entre pontos A e B.” 

A seção, considerada uma extensão da geometria, cria modelos de transporte para que A e B possam ir um ao encontro do outro ou então se unirem em um terceiro ponto C. Uma questão fundamental, segundo Gandour, é saber o que motiva A e B a quererem ir um ao encontro do outro ou irem até C. 

Este raciocínio motivou um dos principais projetos de urbanismo do mundo muito antes do dos celulares, do Big Data e mesmo da telefonia. Trata-se da reforma de Paris por Georges-Eugène Haussmann, que administrou a cidade de 1853 a 1870. É dele o conceito de arrondissement, as divisões administrativas que reúnem em seus perímetros ampla variedade de residências, comércio e serviços. Assim, o parisiense pode resolver a maioria de suas demandas em um raio de poucos metros e há menos deslocamentos. 

A praça central do plano era o Arco do Triunfo, de onde era possível partir a pé para qualquer ponto da cidade. “Haussmann criou um plano topológico em que todos - A, B e C - vão encontrar elementos para suprir suas necessidades de sobrevivência”, diz Gandour. Este tipo de resposta, afirma, é mais eficiente para lidar com demandas por deslocamento do que qualquer medida originada pela tecnologia. 

Paris: muito antes dos celulares e do Big Data, cidade passou no século 19 por reforma urbanística considerada referência. Foto: Philippe Wojazer/Reuters

Negócios 

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Para Gandour, os métodos tradicionais de gestão de problemas falham quando a complexidade aumenta. “A metodologia científica, por outro lado, lida bem com esse cenário”, diz. Isso o motivou a requerer a criação do Brazilian Research Lab da IBM, a principal divisão de pesquisas da empresa. 

O pedido foi feito à matriz em 2006 e, quatro anos depois, o laboratório foi inaugurado. Sua pedra fundamental era pensar na ciência como negócio. Soluções desenvolvidas por cientistas passaram a ser vistas como geradoras de patentes, que por sua vez criam negócios que impulsionam a economia.  Gandour foi o cientista chefe da IBM até se desligar da empresa no mês passado, após quase três décadas de serviços prestados. Agora, tem se dedicado a palestras e projetos pessoais. 

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