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Previsão da taxa de acidentes com veículos: aproveitando a IA para melhorar a segurança viária

Gerindo 3.000 km de rodovias com pedágio em toda a Itália, o nosso cliente é um agente importante na mobilidade europeia. Para além da gestão tradicional de infraestruturas, está na vanguarda da inovação da mobilidade inteligente, evoluindo constantemente para melhorar a segurança e a eficiência. Para além das autoestradas, são pioneiros em serviços inovadores, transformando a engenharia em infraestruturas “inteligentes” para garantir uma experiência perfeita para o viajante.

O Desafio

Na primeira década dos anos 2000, a empresa implementou melhorias na segurança rodoviária através do reforço das normas técnicas e regulamentares, da utilização da tecnologia automóvel e do sistema Tutor, e da introdução de procedimentos internos sólidos e consolidados. No entanto, nos últimos 10 anos, foi atingido um patamar. Para dar o próximo passo em direção à “Visão Zero” - eliminar as mortes na estrada - a empresa precisava fazer a transição de medidas de segurança reativas para estratégias proativas e preditivas. 

Apesar de ter acesso a enormes volumes de dados, incluindo 750 milhões de linhas que abrangem mais de uma década, cobrindo mais de 5.000 km de autoestradas e 130.000 acidentes registados, o desafio era transformar dados brutos em conhecimentos precisos e acionáveis. A complexidade da análise das probabilidades de acidentes - tendo em conta o comportamento humano, as condições da infraestrutura e a dinâmica imprevisível do tráfego - representava um obstáculo significativo ao progresso. A empresa necessitava de um parceiro estratégico capaz de ultrapassar esta lacuna e desbloquear o potencial dos seus dados.

italian highway

A Abordagem

Com o objetivo de fornecer à empresa um modelo totalmente orientado por dados, aproveitamos a IA e o Machine Learning na infraestrutura de nuvem da AWS para criar uma solução que orienta a transição de uma abordagem reativa para uma abordagem proativa na segurança rodoviária. 

A nossa equipa integrou investigação acadêmica, dados históricos de acidentes e padrões de tráfego em tempo real em um modelo analítico híbrido. Utilizando métricas avançadas, como os Crash Modification Factors, identificamos os principais contribuintes para o risco, enquanto as ferramentas de análise de cenários otimizaram o planejamento de intervenções preventivas de segurança. Para garantir uma transição perfeita, implementamos dois Produtos Mínimos Viáveis (MVP), testando e aperfeiçoando o modelo antes da implementação em grande escala. Isso garantiu a escalabilidade e maximizou a precisão dos insights preditivos. 

Ao combinar formulações estatísticas com modelos alimentados por IA, a Avvale forneceu uma solução que permite ao cliente avaliar com precisão as probabilidades de acidentes para cada segmento de rodovia, permitindo um nível de previsão anteriormente inatingível. Nossa metodologia ágil garantiu que o modelo evoluísse continuamente, adaptando-se a novos dados e reforçando o compromisso de longo prazo do cliente com a infraestrutura inteligente e a mobilidade sustentável.

highway technology

O Impacto

Hoje, o nosso cliente tem uma aplicação de ponta ativa em toda a rede de autoestradas. Esta solução inovadora processa eficientemente grandes quantidades de dados para fornecer informações úteis sobre o fenômeno dos acidentes, promovendo uma abordagem proativa à segurança rodoviária e uma abordagem circular à gestão de infraestruturas. 

O modelo revela-se superior na identificação de relações entre as condições da estrada e as taxas de acidentes observadas, em comparação com modelos de redes neuronais e modelos de análise de séries temporais, atingindo uma taxa de precisão de 99,6% na previsão do número anual de acidentes. 

Através da integração de algoritmos de aprendizagem automática, os clientes podem agora analisar facilmente conjuntos de dados extensos, recebendo informações atualizadas e pertinentes, adaptadas às suas necessidades específicas, de toda a rede de autoestradas gerida. A solução personalizada atende à crescente procura de monitorização abrangente de variáveis, facilitando a tomada de decisões informadas e melhorando o serviço de operação e manutenção.

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