Pesquisadores da Universidade Johns Hopkins, nos Estados Unidos, apresentaram o SafeTraffic Copilot, sistema de inteligência artificial criado para identificar fatores de risco e prever colisões rodoviárias com alta precisão.
A ferramenta, detalhada na revista científica Nature Communications, emprega Modelos de Grande Linguagem (LLMs) para examinar uma ampla variedade de dados em tempo real, incluindo descrições de condições de pista, níveis de álcool no sangue, imagens de satélite e fotografias de locais de acidentes.
Como o sistema funciona
O modelo cruza informações sobre clima, comportamento de motoristas e fluxo de tráfego, avaliando fatores de forma isolada e combinada. Com isso, ele aponta onde e por que as colisões tendem a ocorrer, oferecendo subsídios a autoridades de transporte na definição de políticas públicas e intervenções de infraestrutura.
O SafeTraffic Copilot utiliza um ciclo de aprendizado contínuo; à medida que novos dados são adicionados, o algoritmo se aperfeiçoa e consegue atribuir um nível de confiabilidade às próprias previsões. Segundo os pesquisadores, o sistema pode, por exemplo, indicar que determinada estimativa possui 70% de precisão.
Apoio às decisões humanas
De acordo com o professor Hao (Frank) Yang, que lidera o estudo, a ferramenta atua como um “copiloto” para planejadores e formuladores de políticas, complementando – e não substituindo – a análise humana. A equipe ressalta que o projeto representa um exemplo de uso ético e transparente da IA em setores críticos, como segurança pública e saúde.
Imagem: Zapp
Os desenvolvedores pretendem expandir a pesquisa para fortalecer a integração entre o modelo e os profissionais de transporte, ampliando o potencial de redução de mortes e ferimentos nas rodovias.
Com informações de WizyThec
