UÉ: Inteligência Artificial ao serviço da segurança rodoviária

A Universidade de Évora (UÉ) e GNR de Setúbal estão a desenvolver uma plataforma de inteligência artificial que consegue localizar os pontos onde há maior probabilidade de acidentes rodoviários.

 

Ainda que não seja o distrito com o maior número de acidentes, Setúbal destaca-se como sendo aquele com maior relevância na sinistralidade grave do país. Em 2017, ficou em primeiro lugar na sinistralidade das estradas, no ano seguinte, cerca de 12% das vítimas mortais resultantes de acidentes de viação em Portugal foram registadas neste distrito, em que aproximadamente 5000 km2, cerca de 96% do território, são da responsabilidade da GNR, números que 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 do país.

 

A resposta resultou no projeto de investigação MOPREVIS – Modelação e Predição de Acidentes de Viação no Distrito de Setúbal, coordenado por Paulo Infante, Professor do Departamento de Matemática da Escola de Ciências e Tecnologia (ECT) da Universidade de Évora, e investigador do Centro de Investigação em Matemática e Aplicações (CIMA), financiados pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) no âmbito da iniciativa INCoDe.2030.

 

O Moprevis, visa identificar fatores determinantes que potenciam a ocorrência de acidentes e a sua gravidade, traçar o perfil dos intervenientes, conceber um sistema de informação espacial combinando várias fontes de informação e 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, gestão de tráfego, passando, entre outros pela área de sistemas de navegação.

 

A equipa multidisciplinar de investigadores das áreas de Probabilidades e Estatística, Informática, Sistemas de Informação Geográfica e Sociologia da Universidade de Évora, 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.

 

Paulo Infante salienta que esta ferramenta prevê a aplicação de metodologias de IA (reconhecimento de padrões e aprendizagem automática) para a construção de novos modelos matemáticos, a integração e avaliação de diferentes abordagens de IA, nomeadamente de diversas técnicas de machine learning, com SIG e com modelos estatísticos mais clássicos. 

No workshop do projeto, que decorreu hoje, dia 27 de março, nos Serviços Sociais da GNR na Costa da Caparica, que pretendeu estabelecer parcerias de forma a poder dispor de mais fontes de dados e obter a mais-valia de ter sensibilidades diferentes ligadas ao mesmo problema, Ausenda de Cáceres Balbino, Vice-Reitora da Universidade de Évora, considerou o projeto como “exemplo do que deve ser a cooperação entre entidades”, num diálogo permanente entre as diversas estruturas na esfera do estado que responde “às expectativas dos cidadãos”, enaltecendo que “a promoção da segurança rodoviária tenha por base a Ciência", estando certa que o conhecimento científico "é primordial em termos de apoio à tomada de decisão em tempo real”. 

Numa intervenção recente o Sr. Secretário de Estado da Proteção Civil referiu que a sinistralidade rodoviária no país tem um impacto económico e social que equivale a 1,2% do PIB. Por outro lado, a Organização Mundial de Saúde prevê que, sem qualquer ação sustentada, em 2030 os acidentes de viação serão a sétima causa de morte e estima que na maior parte dos países os custos decorrentes dos acidentes de viação representem cerca de 3% do seu PIB. Consequentemente, o projeto MOPREVIS poderá ter um grande impacto social e económico.

A complexidade do fenómeno em estudo e a concretização dos objetivos a que o projeto se propõe exigem uma colaboração estreita com um conjunto amplo de parceiros que possam contribuir, quer com a disponibilização de dados, quer com o comentário e a discussão crítica no follow-up do projeto que conta com uma vasta equipa de investigação da Universidade de Évora. Para além do coordenador do projeto, a equipa é composta por Anabela Afonso e Gonçalo Jacinto (CIMA e Departamento de Matemática da ECT); Paulo Quaresma (Co-Investigador Responsável, Professor do Departamento de Informática e investigador do CIDEHUS - Centro Interdisciplinar de História, Culturas e Sociedades e do LISP - Laboratório de Informática, Sistemas e Paralelismo); Vítor Nogueira e José Saias (LISP e Departamento de Informática da ECT); Pedro Nogueira (ICT - Instituto de Ciências da Terra e Departamento de Geociências da ECT); Rosalina Pisco Costa, CICS.NOVA.UÉvora - Centro Interdisciplinar de Ciências Sociais e Departamento de Sociologia da Escola de Ciências Sociais da UÉ).

Publicado em 27.03.2019
Fonte: GabCom | UÉ