O projeto de investigação, designado MOPREVIS -- Modelação e Predição de Acidentes de Viação no Distrito de Setúbal, é financiado, em perto de 300 mil euros, pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT), revelou hoje a Universidade de Évora (UÉ).

Segundo a academia alentejana, em comunicado, a iniciativa está inserida no eixo da inovação INCoDe.2030, lançada pelo Governo, no ano passado, e que apoia diversos projetos de investigação para tratar os dados recolhidos pela administração pública com mecanismos de inteligência artificial.

O MOPREVIS resultou da parceria entre a UÉ e o Comando Territorial de Setúbal da GNR, que atua num distrito que, apesar de não ser aquele que regista "o maior número de acidentes", destaca-se como "sendo aquele com maior relevância na sinistralidade grave do país", assinalou a universidade.

Em 2017, Setúbal "ficou em 1.º lugar na sinistralidade nas estradas" e, em 2018, "cerca de 12% das vítimas mortais resultantes de acidentes de viação em Portugal foram registadas" neste território, do qual a GNR é responsável por "cerca de 96%", o que corresponde a "aproximadamente 5.000 quilómetros quadrados".

Estes números "levaram esta força de segurança a solicitar à Universidade de Évora o desenvolvimento de uma plataforma de inteligência artificial capaz de definir ações que permitam reduzir a sinistralidade rodoviária grave neste distrito", justificou a academia.

A resposta está a ser materializada no MOPREVIS, com o desenvolvimento de uma plataforma que "consegue localizar os pontos onde há maior probabilidade de acidentes rodoviários", realçou.

A coordenação é de Paulo Infante, professor do Departamento de Matemática da Escola de Ciências e Tecnologia (ECT) e investigador do Centro de Investigação em Matemática e Aplicações (CIMA) da UÉ.

Mas, segundo a instituição, o trabalho integra uma equipa multidisciplinar de investigadores, das áreas de Probabilidades e Estatística, Informática, Sistemas de Informação Geográfica e Sociologia da academia alentejana.

O projeto "visa identificar fatores determinantes que potenciam a ocorrência de acidentes e a sua gravidade, traçar o perfil dos intervenientes" ou "conceber um sistema de informação espacial combinando várias fontes de informação", assinalou a universidade.

Outros dos objetivos passam por "construir modelos preditivos para o número e gravidade dos acidentes, bem como para os segmentos de estrada mais prováveis para a sua ocorrência num dado período temporal, ancorando em diferentes fontes de informação, seja a meteorologia, manutenção de estradas e gestão de tráfego, passando, entre outros, pela área de sistemas de navegação", frisou.

Os investigadores esperam obter, com base nos modelos ajustados, "uma ferramenta digital de apoio à tomada de decisão em tempo real, com capacidade de voltar a estimar os parâmetros e atualizar as predições sempre que sejam obtidos novos dados".

"E, em última instância, definir ações que permitam reduzir a sinistralidade rodoviária grave no distrito de Setúbal, com possibilidade de replicação/adaptação do modelo e ferramentas para outros distritos" do país, destacou a UÉ.