Inteligência Artificial na Prevenção e Predição de Sinistros de Trânsito em Campinas

• Processo: 25/12514-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Luiz Carlos Pereira da Silva
• Beneficiário: Lucas Machado
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/11380-5 - CPTEn - Centro Paulista de Estudos da Transição Energética, AP.CCD
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizado computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: artificial intelligence | Ia | Inteligência Artificial | machine learning | Road Safety | Traffic Accidents | Inteligência Artificial

Resumo

Este projeto de Iniciação Científica propõe o desenvolvimento e a aplicação de técnicas deInteligência Artificial (IA), com foco em Machine Learning (ML), para analisar, predizer aseveridade e identificar fatores de risco associados a sinistros de trânsito no município deCampinas, SP. Utilizando dados históricos fornecidos pela EMDEC, o estudo visa explorarmodelos como Regressão Logística, Random Forests e Redes Neurais Artificiais paraclassificar a severidade dos acidentes (fatal, lesão grave, lesão leve, danos materiais). O projetocompreende etapas de revisão bibliográfica, coleta e pré-processamento de dados, engenhariade features, treinamento e otimização de modelos, incluindo o tratamento de classesdesbalanceadas. A análise da importância das features e a interpretabilidade dos modelospermitirão a derivação de insights acionáveis e a formulação de recomendações para políticaspúblicas de segurança viária em Campinas, com o objetivo final de contribuir para a reduçãode vítimas no trânsito