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Pesquisa usa inteligência artificial para prever e reduzir acidentes nas rodovias

Estudo paranaense revela fatores críticos nos sinistros e propõe soluções com base em mineração de dados

Acidentes de trânsito causam mais de 1,3 milhão de mortes por ano no mundo. No Brasil, somente em 2024, mais de 6 mil pessoas morreram nas rodovias federais. Pesquisa inédita no Paraná usa inteligência artificial para identificar causas e propor medidas eficazes de prevenção.

Uma pesquisa desenvolvida pelo Programa de Pós-Graduação em Gestão Urbana (PPGTU) da PUCPR, em parceria com a UTFPR, aplicou técnicas avançadas de mineração de dados e inteligência artificial para analisar os fatores associados à ocorrência e à gravidade de acidentes em rodovias do Paraná. O objetivo é fornecer informações concretas para formulação de políticas públicas baseadas em evidências, reduzindo a sinistralidade viária.

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O estudo é motivado por números alarmantes. Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), mais de 3,5 mil pessoas morrem todos os dias em acidentes de trânsito, totalizando cerca de 1,3 milhão de vítimas fatais por ano. No Brasil, mais de 6 mil pessoas perderam a vida nas rodovias federais somente em 2024, de acordo com a Polícia Rodoviária Federal (PRF).

Embora muitos acidentes sejam tratados como fatalidades, os pesquisadores ressaltam que eles seguem padrões identificáveis, que podem ser previstos e evitados. A partir de bancos de dados fornecidos pelo Departamento de Estradas de Rodagem do Paraná (DER/PR), abrangendo os períodos de 2004 a 2013 e 2019 a 2024, foram aplicadas quatro técnicas de mineração de dados, com destaque para o uso do software CBA (Classification Based on Associations).

A metodologia desenvolvida permitiu treinar algoritmos com base em variáveis como tipo de via, iluminação, clima, presença de áreas urbanas, sinuosidade, sinalização e velocidade permitida. Os resultados revelaram que a presença de perímetro urbano aumenta em até 90% a chance de ocorrência de acidentes e eleva em 93,5% o risco de gravidade nas ocorrências.

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Outros fatores significativos para a frequência dos sinistros incluem:

  • Presença de segunda ou terceira faixa (65,8%)
  • Terreno sinuoso (62,2%)
  • Sinalização com linha tracejada em áreas de ultrapassagem (56,3%)
  • Presença de acostamento (53,9%)
  • Iluminação insuficiente (48,2%)

Quando se trata da gravidade dos acidentes, além da influência do perímetro urbano, foram destacados: sinuosidade acentuada (66,8%), baixa iluminação (62,1%), áreas de ultrapassagem (59,7%) e velocidade elevada (44,5%).

Para mitigar esses riscos, os pesquisadores recomendam intervenções como implantação de vias de contorno, passagens em desnível, lombadas eletrônicas, radares fixos, semáforos inteligentes e reforço na sinalização vertical, principalmente em trechos com alta reincidência de ocorrências graves.

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Os modelos construídos apresentaram altos índices de precisão: acima de 94% para o período 2004–2013 e entre 86% e 89% para 2019–2024, mesmo com limitações de dados atualizados sobre o perfil dos condutores.

“Acreditamos que a mineração de dados aplicada à segurança viária tem enorme potencial para apoiar decisões estratégicas e salvar vidas”, explica Gabriel Troyan Rodrigues, doutorando da PUCPR e coautor do estudo. O professor Fabio Teodoro de Souza, também da PUCPR, destaca que a técnica permite “prever riscos com precisão e orientar intervenções públicas com maior eficácia”.

O estudo contou ainda com a participação das pesquisadoras Amanda Christine Gallucci Silva e Tatiana Maria Cecy Gadda, da UTFPR, unindo uma abordagem interdisciplinar para enfrentar um dos maiores desafios contemporâneos em saúde pública.

O artigo completo, intitulado “A Data Mining Approach for Evaluating Factors Associated with the Occurrence and Severity of Road Traffic Accidents”, foi publicado na Revista de Gestão Social e Ambiental, em junho de 2025, e está disponível em:
Leia o estudo completo

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Mineração de Dados – Processo de explorar grandes volumes de dados para encontrar padrões, correlações e tendências úteis para a tomada de decisão.

Perímetro Urbano – Trecho de rodovia ou estrada que passa por áreas urbanizadas, com maior fluxo de veículos, pedestres e infraestrutura complexa.

CBA (Classification Based on Associations) – Algoritmo que combina regras de associação e classificação para prever eventos com base em padrões identificados nos dados.

Sinistralidade Viária – Termo técnico utilizado para designar o número e a gravidade de sinistros (acidentes) ocorridos no trânsito.

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