Metodologia para Predição do Nível de Sonolência e Atenção de Motoristas Através da IA Waker App

• Processo: 24/13300-7
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de janeiro de 2027
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Patrick Neri de Oliveira
• Beneficiário: Patrick Neri de Oliveira
• Empresa: Waker Inova Simples (IS)
• CNAE: Desenvolvimento de programas de computador sob encomenda ; Desenvolvimento e licenciamento de programas de computador não-customizáveis ; Tratamento de dados, provedores de serviços de aplicação e serviços de hospedagem na internet
• Pesquisadores principais: Elaine Cristina Marqueze
• Pesquisadores associados: Davi Duarte de Paula ; Felipe Pacheco de Almeida Euphrásio ; Pedro Augusto Borges dos Santos
• Vinculado ao auxílio: 23/04821-0 - Plataforma para gerenciamento de riscos de acidentes de trânsito: Waker APP, AP.PIPE
• Bolsa(s) vinculada(s): 25/01196-3 - Metodologia para predição do nível de sonolência e atenção de motoristas através da IA Waker App, BP.PIPE
• Assunto(s): Acidentes de trânsito Métodos Prevenção Sonolência Inteligência artificial
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: acidentes de trânsito | Equipe multidisciplinar | Métodos | Nível de Atenção | prevenção | sonolência | Inteligência Artificial

Resumo

A primeira fase do programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE) da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), processo de número 2023/04821-0, resultou no desenvolvimento do Waker APP, um sistema inovador projetado para identificar a sonolência ao volante em tempo real e em nível individual, utilizando recursos tecnológicos dos celulares Android ou iOS. Na Fase 2, próxima etapa da pesquisa, pretende-se investigar os aspectos fisiológicos e de comportamento do motorista para desenvolver não apenas o aplicativo Waker, mas também uma metodologia eficiente baseada em dados científicos para prever o nível de atenção e sonolência dos motoristas. O objetivo é alertar precocemente os usuários do Waker APP sempre que forem detectados sinais de sonolência ou alta probabilidade de adormecimento ao volante. Para alcançar esses objetivos, propõem-se a formação de uma equipe multidisciplinar composta por pesquisadores e profissionais experientes em medicina do sono, cronobiologia, estudos naturalísticos de direção, visão computacional, eletroencefalograma (EEG), ciência de dados, segurança viária, engenharia de computação e engenharia de software. O projeto será dividido em várias etapas, cada uma liderada por membros da equipe com experiência específica na área. Inicialmente, será realizado uma extensa revisão da literatura e análise de vídeos de direção para identificar os principais comportamentos de distração, estresse, fadiga, sonolência no trânsito e outros. Paralelamente, serão conduzidos experimentos com simuladores de direção e avaliações de sonolência para validar esses comportamentos registrados. Com essas informações, o algoritmo de visão computacional será desenvolvido para extrair dados de imagens em tempo real e criar uma base de dados sólida para elaborar o modelo preditivo proposto. Espera-se que este recurso ajude os motoristas a serem alertados do seu estado de sonolência e a desatenção ao dirigirem, contribuindo para a redução de acidentes de trânsito. Além disso, esperamos que o Waker forneça dados para estudos na área de segurança no trânsito e ajude a definir metas para a redução de acidentes, em conformidade com a segunda década de ação pela segurança no trânsito 2021-2030 proposta pela Organização das Nações Unidas (ONU). (AU)