Segurança rodoviária prescritiva: o que a Inteligência Artificial nos diz para reduzir acidentes

Big Data e Inteligência Artificial (IA) são dois termos muito usados que permitem a aplicação de políticas de segurança rodoviária prescritiva. O que é isto? Que relação possível pode o Biga Data e a IA ter com a segurança nas nossas estradas?

Do que falamos quando falamos de IA e Big Data

A realidade é que o significado de “Big Data” nada mais é do que “muitos dados”, ou seja, uma enorme quantidade de informação que pode ser recolhida graças a múltiplas ferramentas tecnológicas. Mas o importante não é tanto o fato de haver muitos dados armazenados em algum lugar, mas saber o que fazer a seguir com esses dados para deles extrair conhecimento sobre algo.

E é aí que entra a Inteligência Artificial (IA): um processador que ordena todos esses dados para tirar conclusões que nos permitem descrever a realidade.

Transpondo para uma partida de ténis, o Big Data pode acumular informações sobre as jogadas feitas: quantos backhand, quantos topspin, quantas bolas acertaram a rede, quantas bolas saíram por cada um dos lados do court e com que força cada bola foi atingida, entre outras análises.

Todo este Big Data permanece um volume enorme de algarismos e só adquire utilidade prática para se chegarem a conclusões quando é organizado e interpretado por meio de IA. Voltando ao jogo de ténis, ao passar por esse filtro, podemos descrever, entre outras coisas, qual é o tipo de jogadas em que o tenista revela maior à vontade, quais os espaços que ele costuma procurar no court para colocar a bola e como costumam ser as suas bolas vencedoras. São informações importantes para poderem adaptar o seu estilo de jogo ao do seu oponente.

Empresas de tecnologia como a Olocip já trabalham com esta aplicação da IA ​​no desporto a nível profissional, mas também na indústria, no turismo e até na previsão da evolução da pandemia da COVID-19.

Quando organizamos as informações, podemos interpretá-las e, assim, obter conhecimento. É aqui que realmente os dados revelam toda a sua real utilidade.

Da descrição dos dados à previsão de segurança no trânsito

Em relação ao tema da segurança rodoviária, o Big Data regista informações sobre o que acontece no asfalto (o que está a falhar para que os acidentes ocorram) e, por outro, após serem analisadas, o IA prevê quais serão as consequências e como as curvas dos índices de sinistralidade irão evoluir.

Imaginemos, então, que os dados revelam que a maioria dos acidentes com peões nos últimos seis meses se verificaram no cruzamento com a rua “y”. A AI poderia interpretar todas as variáveis ​​envolvidas: velocidade média de tráfego, número de faixas na estrada, visibilidade, tempo de espera pelo semáforo… Desta forma, descrevendo quais os fatores que mais influenciam para a ocorrência de um sinistro, podemos prever quantos acidentes ocorreriam no futuro trabalhando essas mesmas variáveis e mantendo-se o mesmo volume de tráfego de veículos naquele determinado ponto negro.

Mas e se alterarmos qualquer uma dessas variáveis? É aqui que entra em jogo o que chamaremos de “segurança rodoviária prescritiva”.

O que a IA prescreve que devemos fazer para reduzir a taxa de acidentes?

Se conhecermos os motivos dos atropelamentos naquela rua e pudermos prever o número de vítimas no futuro, poderemos alterar algum fator para tentar influenciar os números e assim estudar a realidade. O que aconteceria se a velocidade dos veículos fosse reduzida em 20% naquele trecho? E se a paragem de autocarro fosse colocada mais longe para melhorar a visibilidade da passadeira dos peões? E se o tempo do semáforo com a luz amarela fosse mais curto?

Todas essas respostas podem ser obtidas graças à Inteligência Artificial, de modo a podermos observar dados futuros (mais ou menos exatos) sobre o que pode acontecer. As variáveis ​​que estão envolvidas num acidente envolvendo peões naquele ponto em estudo são inseridas, os seus valores são modificados e observamos o que acontece:

• Se o semáforo com luz amarela durasse menos de “xis” segundos, o tempo de reação dos motoristas aumentaria em xis%, o que significaria “xis” veículos parados “xis” segundos antes da travessia de peões, com os quais “xis” acidentes poderiam ser evitados, por hipótese.

Estamos a trabalhar na área da segurança rodoviária prescritiva. Este é apenas um possível e imaginário exemplo do que poderíamos consultar através da IA e qual a previsão que ela obteria. Mas poderíamos dar a volta por cima e começar pelo fim. Nesse sentido e se o nosso objetivo passasse pela redução de 50% dos acidentes nos próximos dez anos, poderíamos consultar a IA e ver quais os fatores que teríamos que modificar para nos aproximarmos de alcançar essa meta.

Além da capacidade descritiva e preditiva, IA pode ter uma dimensão prescritiva.

Objetivo da estrada: reduzir a incerteza e tomar melhores decisões

Existem dois pontos que não devemos esquecer. Por um lado, mencionamos que os dados futuros são “mais ou menos exatos” e que, consultando a IA, poderíamos “chegar mais perto” de atingir os nossos objetivos de segurança na estrada. Isso é importante visto que nenhuma ferramenta pode prever exatamente o que vai acontecer amanhã, logo o seu valor está na redução da incerteza: graças a esta ferramenta prescritiva, ser capaz de tomar decisões melhores no futuro e com uma margem de erro menor é positivo; e maior certeza - mesmo quando não temos 100% de evidência garantida - é, por si só, uma grande vantagem diferencial.

Por outro lado, devemos evitar pensar em “se não sabemos tudo, não sabemos nada” e analisar como é que a IA pode fornecer uma solução que nos ajude a tomar as medidas adequadas. Desta forma, podemos reduzir a fatalidade dos acidentes de viação e evitar as circunstâncias que os causam para atuar muito antes deles ocorrerem.

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