Projeto da Universidade de Évora e GNR de Setúbal pretende identificar que fatores fomentam a ocorrência de acidentes no distrito com maior sinistralidade grave na estradas.

A Universidade de Évora está a desenvolver uma plataforma de inteligência artificial para determinar quais os locais onde existe maior probabilidade de acidentes rodoviários no distrito de Setúbal.

A instituição de Ensino Superior foi contactada pelo Comando Territorial de Setúbal da Guarda Nacional Republicana (GNR), atendendo aos números da sinistralidade que preocupam a força de segurança.

É que em 2017, Setúbal surge no topo da lista dos distritos, em Portugal, com maior sinistralidade grave nas estradas. Um ano depois, as estatísticas revelam que 12% das vitimas mortais resultam de acidentes de viação verificados neste território (cerca de 5.000 quilómetros quadrados), 96% do qual da responsabilidade da GNR.

“O projeto visa essencialmente reduzir a sinistralidade grave no distrito de Setúbal, pois é o distrito que, embora não tenha o maior número de acidentes, tem o maior numero de vitimas mortais”, explica à Renascença o coordenador do projeto, Paulo Infante.

O professor do Departamento de Matemática da Escola de Ciências e Tecnologia (ECT) da Universidade de Évora (UE) lembra que, anualmente, verificam-se, no distrito sadino, entre “sete a oito mil acidentes”, com um número “substancial de vitimas mortais”, quando por exemplo, “Lisboa e Porto têm o dobro dos acidentes, mas muito menos vitimas mortais”.

Um fenómeno que baralha a própria GNR, preocupada em encontrar explicações que sustentem uma dura realidade.

“Este é um distrito de passagem, principalmente em altura de férias e, curiosamente, não é nas vias de maior tráfego que ocorrem os acidentes, daí a dificuldade em encontrar um padrão e por isso fomos contactados pela GNR”, afirma o investigador.

MOPREVIS – Modelação e Predição de Acidentes de Viação no Distrito de Setúbal, é a designação deste projeto sustentado financeiramente através da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) que apoia atividades de investigação científica em Portugal.

Para a sua concretização, foram definidos alguns objetivos, explica Paulo Infante: “Queremos determinar os fatores que potenciam a ocorrência de acidentes e a sua gravidade, construir modelos preditivos, quer para o numero quer para a gravidade dos acidentes, e tentar um modelo preditivo que nos estime probabilidades de ocorrências de acidentes em determinados segmentos de estrada, traçar o perfil dos intervenientes e conceber um sistema de informação espacial associando várias fontes de informação”.

A “ferramenta digital de apoio à tomada de decisão em tempo real” está agora em fase de arranque com a construção de uma base de dados, depois de estabelecidas algumas parcerias fundamentais. Trata-se de um projeto a concretizar em três anos e, se tudo correr bem, o seu coordenador espera ter “os modelos preditivos afinados e prontos a serem testados em junho de 2021.”

Paulo Infante realça o facto de ser “a primeira vez que uma força de segurança integra um projeto cientifico com uma universidade do interior”, o que revela uma “grande abertura”, neste caso, do Comando Territorial de Setúbal, que pretende “um apport de conhecimento cientifico para ter uma atuação ainda mais eficaz”.

O conhecimento das universidades conjugado com os dados da administração publica, e nem sempre colocado ao serviço das diversas instituições, vai, segundo o docente “beneficiar todos os cidadãos” podendo ser, no caso deste projeto, um “modelo passível de, no futuro, ser replicado a outros distritos” para reduzir a sinistralidade rodoviária.

O tratamento e validação de dados, dispersos por várias entidades, são dificuldades que a configuração desta plataforma vai ajudar a ultrapassar. “É para isso que estamos a trabalhar”, garante Paulo Infante.

“Há imensas variáveis, como o tempo, o espaço, o ambiente ou os próprios intervenientes, que influenciam a ocorrência de acidentes”, destaca ainda o investigador.

“Sem a ajuda da inteligência artificial, seria difícil relacionar todas as variáveis para construirmos modelos preditivos para o número e gravidade dos acidentes, e com capacidade para atualizar essas predições sempre que existam novos dados”, acrescenta Paulo Infante do Departamento de Matemática da Escola de Ciências e Tecnologia da Universidade de Évora.

Fonte: https://rr.sapo.pt/2019/04/09/pais/plataforma-de-inteligencia-artificial-quer-combater-sinistralidade-rodoviaria/noticia/147457/