Pesquisadores do SUNY Polytechnic Institute desenvolveram um método inovador que promete ocasionar revolução ao conseguir prever e gerenciar o impacto de acidentes de trânsito em tempo real.
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O professor de Engenharia de Transportes, Dr. Abolfazl Karimpour, liderou a pesquisa para criar uma tecnologia que utiliza a inteligência artificial (IA) para prever a extensão e a duração de filas e atrasos causados por acidentes.
A pesquisa, publicada na revista Case Studies on Transport Policy, se destaca pela simplicidade e baixo custo, visto que, ao invés de depender de sensores físicos instalados nas vias, o novo método integra dados de velocidade e localização de veículos obtidos em tempo real de aplicativos e plataformas de navegação amplamente utilizados.
Essa abordagem permite, por exemplo, um monitoramento consistente e eficiente do impacto de acidentes em uma escala muito maior, e por uma fração do custo de métodos tradicionais.
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A pesquisa mostra que colaborações entre diferentes institutos podem ser fundamentais para o desenvolvimento de soluções inovadoras. Conduzida pelo Laboratório de Pesquisa em IA de Transportes (TRAIL) do SUNY Poly, a pesquisa contou com dados do Departamento de Transportes do Estado de Nova York (NYSDOT), uma espécie de Companhia de Engenharia de Tráfego (CET), do Brasil. A agência forneceu dados cruciais, participou de sessões de planejamento e ofereceu insights valiosos que contribuíram com o resultado final do estudo.
