Home / Canais / Academia
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, com o objetivo de 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