Inteligência artificial revela padrões ocultos em acidentes de trânsito em rodovias

Uma pesquisa inovadora, conduzida por especialistas da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUC-PR) em parceria com a Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), utilizou inteligência artificial para desvendar padrões cruciais ligados à frequência e severidade de acidentes em rodovias paranaenses. A equipe aplicou técnicas de mineração de dados em dois grandes conjuntos de informações fornecidos pelo Departamento de Estradas de Rodagem do Paraná (DER/PR), cobrindo os períodos de 2004 a 2013 e de 2019 a 2024. Os modelos gerados demonstraram alta precisão, com taxas de acerto superiores a 94% para o primeiro período e entre 86% e 89% para o segundo.

Os achados da pesquisa indicaram que a presença de perímetro urbano nas rodovias está associada a um aumento de 90% na ocorrência de acidentes. Outros elementos que contribuíram significativamente para a frequência dos sinistros incluem: a existência de segunda ou terceira faixa (65,8%), maior sinuosidade do terreno (62,2%), áreas de ultrapassagem com sinalização tracejada (56,3%), presença de acostamento (53,9%) e iluminação deficiente nas vias (48,2%).

Em relação à gravidade dos acidentes, a análise revelou correlação com: a presença de perímetro urbano (93,5%), maior sinuosidade do terreno (66,8%), baixa iluminação (62,1%), áreas de ultrapassagem (59,7%) e velocidades elevadas nas vias (44,5%).

Metodologia baseada em dados para políticas públicas mais eficazes
Os pesquisadores empregaram quatro técnicas de mineração de dados, com destaque para o software CBA (Classification Based on Associations). Essa ferramenta permitiu construir regras de classificação para prever acidentes fatais, considerando variáveis como tipo de via, iluminação, velocidade, condições climáticas e a presença de áreas urbanas.

A partir de vastos registros de acidentes, um algoritmo foi treinado utilizando informações sobre o perfil dos usuários, características da infraestrutura rodoviária, condições ambientais e tipos de transporte envolvidos. Esse processo capacitou o sistema a identificar as causas e fatores associados aos sinistros.

Segundo os pesquisadores, o principal objetivo do estudo é impactar positivamente o cenário de acidentes, evidenciando a necessidade de medidas de mitigação. Entre as intervenções sugeridas estão a implantação de vias de contorno, passagens em desnível, radares, lombadas eletrônicas, sinalização vertical e semáforos, visando a reduzir a severidade dos eventos.

Gabriel Troyan Rodrigues, doutorando e pesquisador da PUCPR e um dos responsáveis pela pesquisa, explicou que a metodologia desenvolvida permite o reconhecimento de padrões recorrentes através de regras de associação, que revelam as causas ou fatores relacionados aos acidentes. “Com essas informações, o poder público consegue tomar decisões para mitigar as ocorrências, como por exemplo, melhorar a sinalização, diminuir o limite de velocidade no trecho ou aprimorar as condições de drenagem”, detalhou.

Impacto global e nacional dos acidentes de trânsito
Dados da Organização Mundial da Saúde (OMS) são alarmantes: mais de 3,5 mil pessoas perdem a vida diariamente em acidentes de trânsito em todo o mundo, somando aproximadamente 1,3 milhão de óbitos por ano. No Brasil, a situação também é preocupante; a Polícia Rodoviária Federal (PRF) registrou mais de 6 mil mortes em sinistros nas rodovias federais somente em 2024.

O professor Fabio Teodoro de Souza destacou que a metodologia empregada no estudo oferece uma capacidade aprimorada de prever riscos e de orientar intervenções de forma estratégica. “Acreditamos que a mineração de dados aplicada à segurança viária tem enorme potencial para apoiar a formulação de políticas públicas mais eficazes, com base em evidências concretas”, afirmou. Com informações da Agência Brasil