USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA PREDIÇÃO DE ACIDENTES NO TRÂNSITO

O objetivo desta pesquisa é auxiliar os órgãos de trânsito e de saúde na geração de conhecimento tático e estratégico para prevenir acidentes de trânsito, utilizando tecnologias modernas, como BIGDATA e algoritmos de inteligência Artificial (IA). Esta pesquisa utilizou a metodologia quantitativa, o problema estudado conduz a um experimento que gera um processo a ser aplicado, gerando valores estatísticos para quantificar o problema. Os dados foram extraídos do site do Observatório de segurança viária de Fortaleza, entre 2015 e 2018. A pesquisa usou um processo com os seguintes passos: [1] Coletar dados; [2] Identificar variáveis para o modelo; [3] Normalizar dados; [4] Categorizar dados; [5] Transformar dados categóricos em quantitativos; [6] Aplicar estatística descritiva; [7] Aplicar algoritmos de Redes Neurais; [8] Avaliar e divulgar resultados; Entre 2017 e 2018, houve redução de 18,4% de acidentes com feridos, e redução de 14,6% de acidentes com vítimas fatais. O pico de ocorrências é pela manhã entre 06h até 09h e a tarde entre 15h e 18h, quando as pessoas saem para o trabalho ou escolas. Concluindo, o estudo mostrou que o modelo proposto é capaz predizer acidentes de trânsito com uma acurácia de 89.04%, e assim auxiliar a gestão pública na redução de acidentes de trânsito, consequentemente reduzindo os impactos na saúde pública. Esperamos assim auxiliar os órgãos de trânsito das cidades, para que definitivamente possamos usar tecnologia com inteligência e a inteligência artificial em benefício da nossa comunidade. É a academia levando conhecimento e solução para a gestão pública.