Estudo com IA identifica padrões de acidentes de trânsito

Estudo revela padrões de acidentes em rodovias

Pesquisadores da PUC-PR e da UTFPR identificaram padrões ocultos relacionados a acidentes em rodovias, utilizando mineração de dados e inteligência artificial.

Os dados analisados foram fornecidos pelo DER-PR, abrangendo dois períodos: 2004 a 2013 e 2019 a 2024. Os modelos apresentaram precisão acima de 94% no primeiro e entre 86% e 89% no segundo período.

Principais descobertas:

• A presença de perímetro urbano aumentou em 90% a ocorrência de acidentes.
• Fatores que influenciam a frequência de acidentes.
• Correlação entre fatores e gravidade dos acidentes.

Os pesquisadores utilizaram quatro técnicas de mineração, destacando o software CBA (Classification Based on Associations) para prever acidentes fatais com base em variáveis como tipo de via, iluminação e clima.

O objetivo do estudo é reduzir a severidade dos acidentes, sugerindo medidas como:

• Implantação de vias de contorno
• Passagens em desnível
• Radares e lombadas eletrônicas
• Sinalização e semáforos

Gabriel Troyan Rodrigues, doutorando da PUCPR, destaca a importância de decisões estratégicas baseadas em dados.

A OMS estima que 3.500 pessoas morrem diariamente em acidentes, enquanto no Brasil, mais de 6.000 vidas foram perdidas apenas em 2024.

Segundo o professor Fabio Teodoro de Souza, essa metodologia pode levar a políticas públicas mais eficazes na segurança viária.

Fonte: Agência Brasil