Metodologia para predição do nível de sonolência e atenção de motoristas através da IA Waker App

• Processo: 25/01196-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - 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 de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da 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
• Vinculado ao auxílio: 24/13300-7 - Metodologia para Predição do Nível de Sonolência e Atenção de Motoristas Através da IA Waker App, AP.PIPE
• Assunto(s): Inteligência artificial Acidentes de trânsito Prevenção Sonolência Aplicativos móveis
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: acidentes de trânsito | Inteligência Artificial | Nível de Atenção | prevenção | sonolência | Waker APP | Inteligência Artificial

Resumo

O pesquisador de ciência da computação e engenharia de software será responsável pelo desenvolvimento do Waker APP, criando algoritmos de aprendizado de máquina para converter estudos científicos sobre sonolência e atenção em dados processados por dispositivos móveis. Ele desenvolverá os aplicativos Android e iOS, APIs em Java ou outras linguagens e um painel de visualização de dados. Seu foco é garantir o funcionamento eficiente do sistema, inclusive offline, aprimorando os alertas em tempo real e a coleta contínua de dados. O trabalho servirá de base para a criação da metodologia proposta para detecção precoce da sonolência no trânsito, contribuindo para a segurança no trânsito.