Um estudo conduzido por pesquisadores da Pontifícia Universidade Católica do Paraná em parceria com a Universidade Tecnológica Federal do Paraná identificou padrões ocultos relacionados à ocorrência e à gravidade de acidentes de trânsito nas rodovias do estado. Para isso, os cientistas aplicaram técnicas de mineração de dados e inteligência artificial em dois conjuntos de dados fornecidos pelo Departamento de Estradas de Rodagem do Paraná. O primeiro abrange o período de 2004 a 2013, e o segundo, de 2019 a 2024.
Os modelos criados apresentaram índices elevados de acerto, superando 94 por cento no primeiro intervalo analisado e variando entre 86 e 89 por cento no segundo. A presença de perímetro urbano foi o fator com maior associação à ocorrência de acidentes, representando um aumento de 90 por cento nas chances de sinistros.
Outros fatores identificados como relevantes para a frequência de acidentes incluem a presença de segunda ou terceira faixa, com 65,8 por cento; maior sinuosidade do terreno, com 62,2 por cento; áreas de ultrapassagem sinalizadas por linha tracejada, com 56,3 por cento; acostamento, com 53,9 por cento; e iluminação insuficiente nas vias, com 48,2 por cento.
Quanto à gravidade dos acidentes, o perímetro urbano novamente se destacou, com 93,5 por cento de correlação. Também foram relevantes a sinuosidade do terreno, com 66,8 por cento; baixa iluminação, com 62,1 por cento; áreas de ultrapassagem, com 59,7 por cento; e velocidades mais elevadas, com 44,5 por cento.
O estudo utilizou quatro técnicas de mineração de dados, com destaque para o software CBA, sigla em inglês para Classificação Baseada em Associações. Essa ferramenta foi empregada para gerar regras de classificação que permitem prever a ocorrência de acidentes fatais com base em variáveis como tipo de via, velocidade, iluminação, clima e presença de áreas urbanas.
Segundo os pesquisadores, o objetivo do trabalho é subsidiar políticas públicas mais eficazes e orientadas por dados, além de contribuir para a mitigação dos riscos. Entre as medidas recomendadas estão a implantação de vias de contorno, passagens em desnível, sinalização reforçada, uso de radares e semáforos, além de intervenções em drenagem e estrutura viária.
A metodologia permitiu ao grupo reconhecer causas associadas a partir de variáveis como o perfil dos usuários, características da infraestrutura, condições ambientais e tipos de transporte envolvidos.
O doutorando Gabriel Troyan Rodrigues, do Programa de Pós-Graduação em Gestão Urbana da PUC-PR, explicou que a técnica utilizada permite identificar padrões recorrentes e que isso pode orientar ações do poder público para reduzir a frequência e severidade dos acidentes.
Dados da Organização Mundial da Saúde estimam que mais de três mil e quinhentas pessoas morrem diariamente em acidentes de trânsito no mundo, totalizando cerca de um milhão e trezentos mil óbitos por ano. No Brasil, apenas em 2024, mais de seis mil mortes foram registradas em rodovias federais, de acordo com a Polícia Rodoviária Federal.
Para o professor Fabio Teodoro de Souza, o uso de inteligência artificial aplicada à segurança viária representa uma ferramenta promissora na formulação de políticas públicas com base em evidências.
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