Pesquisa usa inteligência artificial para prever acidentes de trânsito com 94% de precisão

Um estudo inovador da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) está utilizando inteligência artificial para identificar padrões ocultos em acidentes de trânsito e propor estratégias para reduzir sua gravidade. A metodologia alcançou uma taxa de acerto de até 94% na previsão de ocorrências, abrindo caminho para políticas públicas mais eficientes na prevenção de sinistros.

O cenário alarmante das estradas

Segundo a Organização Mundial da Saúde (OMS), mais de 3,5 mil pessoas morrem por dia em acidentes de trânsito no mundo – totalizando cerca de 1,3 milhão de óbitos anuais. No Brasil, apenas em 2024, mais de 6 mil vidas foram perdidas em rodovias federais, de acordo com a Polícia Rodoviária Federal (PRF).

Como a inteligência artificial pode ajudar

Desenvolvido em parceria com a Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), o estudo aplicou mineração de dados e algoritmos de IA para analisar registros de acidentes no Paraná. Os pesquisadores cruzaram variáveis como:

• Perfil dos usuários

• Características da infraestrutura viária

• Condições climáticas

• Tipos de veículos envolvidos

“A metodologia identifica padrões ocultos que revelam as causas dos acidentes. Com essas informações, é possível tomar medidas como melhorar a sinalização, ajustar limites de velocidade ou corrigir problemas de drenagem”, explica Gabriel Troyan Rodrigues, doutorando da PUCPR e um dos autores da pesquisa.

Principais fatores de risco identificados

A análise de dados do DER/PR (2004-2013 e 2019-2024) apontou que:

• Presença de perímetro urbano aumenta em 90% a ocorrência de acidentes.

• Vias com múltiplas faixas (65,8%), terreno sinuoso (62,2%), áreas de ultrapassagem (56,3%), acostamentos (53,9%) e iluminação deficiente (48,2%) também elevam os riscos.

Quanto à gravidade dos acidentes, os fatores mais críticos foram:

• Zonas urbanas (93,5%)

• Baixa iluminação (62,1%)

• Velocidade elevada (44,5%)

Soluções propostas

O estudo sugere intervenções como:

• Vias de contorno para desviar o tráfego de áreas urbanas

• Passagens em desnível e radares inteligentes

• Melhoria na sinalização e lombadas eletrônicas

Limitações e próximos passos

Apesar da alta precisão (94% no primeiro período e 86-89% no segundo), a escassez de dados recentes – especialmente sobre perfil dos motoristas – limitou algumas análises.

“A mineração de dados pode revolucionar a segurança viária, permitindo políticas públicas baseadas em evidências”, afirma Fabio Teodoro de Souza, professor da PUCPR e coautor do estudo.

Publicação e acesso

A pesquisa foi publicada na Revista de Gestão Social e Ambiental em junho de 2025, com o título “A Data Mining Approach for Evaluating Factors Associated with the Occurrence and Severity of Road Traffic Accidents”.

 Disponível em: https://rgsa.openaccesspublications.org/rgsa/article/view/12596/7037

Combinando tecnologia e gestão urbana, o estudo oferece um mapa estratégico para reduzir mortes no trânsito – um avanço crucial para a segurança nas estradas brasileiras.