Pesquisadores da Universidade Johns Hopkins desenvolveram o SafeTraffic Copilot, uma ferramenta de inteligência artificial projetada para identificar fatores de risco e prever acidentes de trânsito com alta precisão nos Estados Unidos.
A inovação, apresentada na revista Nature Communications, tem como objetivo ajudar autoridades e engenheiros de transporte a reduzir o número crescente de mortes e ferimentos nas estradas.
Como o sistema opera
Baseado em Modelos de Grande Linguagem (LLMs), o sistema analisa uma ampla variedade de dados.
As análises vão desde descrições de condições viárias e níveis de álcool no sangue até imagens de satélite e fotografias de locais de acidente.
Com isso, ele consegue avaliar tanto fatores de risco individuais quanto suas combinações, oferecendo uma visão detalhada de como elementos como clima, comportamento do motorista e tráfego interagem para causar colisões.
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Precisão vai sendo aprimorada
O SafeTraffic Copilot utiliza um ciclo de aprendizado contínuo, tornando-se mais preciso à medida que novos dados são incorporados. Além disso, o modelo é capaz de quantificar a confiabilidade de suas previsões, informando, por exemplo, quando uma estimativa tem 70% de precisão.
Segundo o professor Hao (Frank) Yang, líder do estudo, a ferramenta atua como um “copiloto” para a tomada de decisões humanas, auxiliando planejadores e formuladores de políticas sem substituí-los.
A equipe também vê o projeto como um exemplo de uso ético e transparente da IA em áreas de alto risco, como segurança pública e saúde, e planeja expandir a pesquisa para aprimorar essa integração.
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