Universidade de Évora e GNR usam inteligência artificial para reduzir acidentes / 0 aos 100 / Notícias em alta rotação
Projeto visa localizar os pontos com 'maior probabilidade' de acidentes rodoviários e capaz de 'definir ações' que reduzam a sinistralidade
A Universidade de Évora e o Comando de Setúbal da GNR estão a desenvolver uma plataforma de inteligência artificial para localizar os pontos com "maior probabilidade" de acidentes rodoviários e capaz de "definir ações" que reduzam a sinistralidade.
O projeto de investigação, designado MOPREVIS – Modelação e Predição de Acidentes de Viação no Distrito de Setúbal, é financiado, em perto de 300 mil euros, pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT), revelou hoje a Universidade de Évora (UÉ).
O MOPREVIS resultou da parceria entre a UÉ e o Comando Territorial de Setúbal da GNR, que atua num distrito que, apesar de não ser aquele que regista "o maior número de acidentes", destaca-se como "sendo aquele com maior relevância na sinistralidade grave do país", assinalou a universidade.
Em 2017, Setúbal "ficou em 1.º lugar na sinistralidade nas estradas" e, em 2018, "cerca de 12% das vítimas mortais resultantes de acidentes de viação em Portugal foram registadas" neste território, do qual a GNR é responsável por "cerca de 96%", o que corresponde a "aproximadamente 5.000 quilómetros quadrados".
Estes números "levaram esta força de segurança a solicitar à Universidade de Évora o desenvolvimento de uma plataforma de inteligência artificial capaz de definir ações que permitam reduzir a sinistralidade rodoviária grave neste distrito", justificou a academia.
A resposta está a ser materializada no MOPREVIS, com o desenvolvimento de uma plataforma que "consegue localizar os pontos onde há maior probabilidade de acidentes rodoviários", realçou.
O projeto "visa identificar fatores determinantes que potenciam a ocorrência de acidentes e a sua gravidade, traçar o perfil dos intervenientes" ou "conceber um sistema de informação espacial combinando várias fontes de informação", assinalou a universidade.
Outros dos objetivos passam por "construir modelos preditivos para o número e gravidade dos acidentes, bem como para os segmentos de estrada mais prováveis para a sua ocorrência num dado período temporal, ancorando em diferentes fontes de informação, seja a meteorologia, manutenção de estradas e gestão de tráfego, passando, entre outros, pela área de sistemas de navegação", frisou.
Os investigadores esperam obter, com base nos modelos ajustados, "uma ferramenta digital de apoio à tomada de decisão em tempo real, com capacidade de voltar a estimar os parâmetros e atualizar as predições sempre que sejam obtidos novos dados".
"E, em última instância, definir ações que permitam reduzir a sinistralidade rodoviária grave no distrito de Setúbal, com possibilidade de replicação/adaptação do modelo e ferramentas para outros distritos" do país, destacou a UÉ.