Solução Preditiva para Segurança Rodoviária: o CityAccidents
Antecipação de Acidentes e Gestão de Risco Urbano
Uma empresa especializada na construção e gestão imobiliária, está a desenvolver um produto-piloto inovador cujo objetivo é melhorar a segurança rodoviária e otimizar o planeamento urbano. A solução permite antecipar o número de acidentes rodoviários em bairros ou ruas específicas, ajudando a identificar zonas de maior risco e, desta forma, apoiar a tomada de decisões estratégicas. O sistema em desenvolvimento baseia-se na análise preditiva e no processamento de dados históricos sobre sinistralidade rodoviária, transformando-os em previsões fiáveis ajustadas às necessidades do utilizador.
O DESAFIO
O Problema
A sinistralidade rodoviária continua a ser um desafio crítico para cidades e comunidades, afetando diretamente a segurança e a qualidade de vida dos cidadãos. No setor imobiliário e urbanístico, a falta de previsibilidade sobre zonas de maior risco pode impactar o planeamento de novos empreendimentos e a valorização de ativos. A empresa identificou a necessidade de uma solução tecnológica que utilizasse dados históricos para prever a ocorrência de acidentes, disponibilizando insights estratégicos para melhorar a segurança e otimizar infraestruturas urbanas.
Setor e Área de Atuação
A solução em desenvolvimento destina-se a gestores imobiliários, urbanistas, entidades públicas e empresas de infraestrutura, permitindo a análise preditiva de acidentes rodoviários para apoiar a tomada de decisões estratégicas. A ferramenta pode ser aplicada ao planeamento de novas construções, otimização de projetos imobiliários e implementação de políticas públicas que promovam a segurança rodoviária e a eficiência na mobilidade urbana.
Definição e Objetivos
O produto-piloto está a ser concebido para processar e interpretar dados históricos de sinistralidade rodoviária, transformando esta informação em previsões fiáveis sobre a ocorrência de acidentes. O sistema permitirá visualizar padrões temporais e geográficos, identificando áreas com maior risco de sinistralidade e ajudando a antecipar tendências. O objetivo principal é oferecer uma ferramenta acessível e intuitiva que auxilie na identificação de pontos críticos de acidentes, permitindo a implementação de medidas preventivas mais eficazes.
IMPACTO
Vantagens competitivas
Previsão e redução de acidentes
A solução permitirá antecipar locais e períodos de maior risco de sinistralidade, contribuindo para a implementação de medidas preventivas mais eficazes.
Otimização de projetos imobiliários
Ao identificar zonas seguras e de risco, a empresa pode planear melhor os seus empreendimentos, agregando valor aos seus projetos imobiliários.
Parcerias com entidades públicas
A solução irá facilitar a colaboração com governos e municípios, promovendo infraestruturas mais seguras e alinhadas com políticas públicas de mobilidade e segurança.
EM DESENVOLVIMENTO
Desenvolvimento e Testes
O desenvolvimento do produto-piloto teve início no TRL 2, correspondendo à fase de formulação do conceito tecnológico e análise dos princípios fundamentais. Nesta etapa, a empresa definiu a necessidade de um modelo preditivo baseado em dados históricos, explorando a viabilidade técnica da solução e identificando os requisitos essenciais para o processamento de dados. Com a colaboração da AI-Center Testbed, foram realizados testes iniciais para validar a capacidade do sistema de interpretar e estruturar grandes volumes de informação sobre sinistralidade rodoviária. O modelo foi ajustado para reconhecer padrões temporais e espaciais, garantindo que os dados históricos fossem corretamente organizados para gerar previsões confiáveis. O processo de desenvolvimento incluiu a criação de um algoritmo de análise preditiva e a implementação de uma interface de utilizador que permite visualizar as previsões em gráficos intuitivos, facilitando a interpretação dos dados.
Implementação e Resultados Iniciais
Prevê-se que o produto-piloto atinja o TRL 5, confirmando a validação da tecnologia em ambiente relevante. Foram processados dois anos de dados históricos de acidentes rodoviários de uma cidade real, permitindo testar a precisão das previsões geradas. O sistema demonstrou a capacidade de identificar padrões sazonais, prever dias e locais de maior risco e apresentar os resultados de forma clara e acessível.
PERSPETIVAS FUTURAS
Os próximos passos
Com a validação técnica inicial concluída e a aplicabilidade demonstrada, os próximos passos incluem a expansão da solução para novos mercados e o aperfeiçoamento do modelo preditivo para aumentar a precisão das previsões.
