Um estudo conjunto da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUC-PR) e da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) utilizou técnicas de mineração de dados e inteligência artificial (IA) para identificar padrões em acidentes de trânsito. A pesquisa, focada em rodovias do Paraná, analisou dados fornecidos pelo Departamento de Estradas de Rodagem do Paraná (DER/PR) de dois períodos: 2004 a 2013 e 2019 a 2024. Os modelos gerados demonstraram alta precisão, com taxas de acerto acima de 94% para o primeiro período e entre 86% e 89% para o segundo.
Fatores de Ocorrência e Gravidade
Os resultados do estudo revelaram que a presença de perímetro urbano aumentou em 90% a ocorrência de acidentes. Outros fatores que contribuem significativamente para a frequência de sinistros incluem:
Presença de segunda ou terceira faixa (65,8%)
Maior sinuosidade do terreno (62,2%)
Áreas de ultrapassagem com sinalização por linha tracejada (56,3%)
Presença de acostamento (53,9%)
Iluminação insuficiente nas vias (48,2%)
Quanto à gravidade dos acidentes, a análise mostrou correlação com:
Presença de perímetro urbano (93,5%)
Maior sinuosidade do terreno (66,8%)
Baixa iluminação (62,1%)
Áreas de ultrapassagem (59,7%)
Velocidades mais elevadas nas vias (44,5%)
Metodologia e Contribuições do Estudo
Os pesquisadores aplicaram quatro técnicas de mineração de dados, com ênfase no uso do software CBA (Classification Based on Associations). Essa ferramenta é capaz de construir regras de classificação para prever acidentes fatais, considerando variáveis como tipo de via, iluminação, velocidade, clima e presença de áreas urbanas. O algoritmo foi treinado com registros de acidentes, analisando perfis de usuários, características da infraestrutura viária, condições ambientais e tipos de transporte envolvidos.
O objetivo principal do estudo é auxiliar na mudança do cenário de acidentes, apontando a importância de medidas de mitigação. Isso inclui a implantação de vias de contorno, passagens em desnível, radares, lombadas eletrônicas, sinalização vertical e semáforos para reduzir a severidade dos acidentes. Gabriel Troyan Rodrigues, doutorando e pesquisador da PUCPR, explicou que a metodologia permite identificar padrões recorrentes, auxiliando o poder público a tomar decisões informadas, como melhorar a sinalização, diminuir limites de velocidade ou aprimorar a drenagem.
Contexto Global e Nacional
Dados da Organização Mundial da Saúde (OMS) estimam que mais de 3.500 pessoas morrem diariamente em acidentes de trânsito globalmente, totalizando cerca de 1,3 milhão de óbitos por ano. No Brasil, a Polícia Rodoviária Federal (PRF) registrou mais de 6.000 mortes em sinistros nas rodovias federais apenas em 2024.
O professor Fabio Teodoro de Souza ressaltou que a metodologia desenvolvida pode prever riscos com maior precisão e orientar intervenções estratégicas. “Acreditamos que a mineração de dados aplicada à segurança viária tem enorme potencial para apoiar a formulação de políticas públicas mais eficazes, com base em evidências concretas”, afirmou.
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