Como a IA Está a Reduzir Acidentes de Trânsito em 2025

A sinistralidade rodoviária é uma das principais causas de morte e lesões em todo o mundo. Com a ambiciosa visão de "Zero Mortos na Estrada" a ganhar tração globalmente, a Inteligência Artificial (IA) emergiu em 2025 não apenas como uma promessa tecnológica, mas como a ferramenta mais eficaz para eliminar o erro humano — a principal causa de quase 94% dos acidentes.

A IA está a atuar em três frentes essenciais: dentro do veículo, na monitorização do condutor e na infraestrutura rodoviária. Vamos explorar como estas inovações estão a salvar vidas.

1. Os ADAS Impulsionados pela IA: Sistemas de Ação Proativa

Os Sistemas Avançados de Assistência ao Condutor (ADAS) utilizam algoritmos de Machine Learning (Aprendizagem Automática) para interpretar dados de sensores (câmaras, radar e LiDAR) em tempo real, permitindo ao veículo tomar decisões inteligentes mais rapidamente do que um humano. Estes sistemas estão a evoluir de meros alertas para assistência ativa.

Ações Mais Eficazes em 2025:

Travagem Automática de Emergência (AEB) Preditiva: A IA não apenas deteta um obstáculo próximo (como um veículo ou peão), mas analisa o padrão de movimento e a velocidade de aproximação para prever uma colisão iminente. Esta capacidade preditiva permite que o sistema comece a desacelerar ou aplicar os travões milissegundos antes do que seria possível em sistemas mais antigos, reduzindo as colisões traseiras em até 50% em algumas frotas.
Assistência de Manutenção de Faixa (LKA) Inteligente: A IA consegue reconhecer marcações de faixa gastas, em mau tempo ou em zonas de construção, onde o olho humano pode falhar. O sistema não só alerta o condutor como aplica correções suaves ao volante para evitar desvios causados por cansaço ou desatenção.
Detecção de Obstáculos & Ângulo Morto: Algoritmos avançados monitorizam continuamente os ângulos mortos, identificando pedestres, ciclistas e outros veículos com maior precisão e reagindo a velocidades mais elevadas.

2. Monitorização do Condutor (DSM): A Vigil&ância Interior e Comportamental

O foco mudou dos sistemas externos para a monitorização do próprio condutor. Sistemas de Monitorização do Condutor (Driver Monitoring Systems - DSM), especialmente utilizados em frotas comerciais, usam câmaras e IA para analisar o estado de atenção do motorista.

Combate à Distração e Fadiga:

Detecção de Fadiga: A IA monitoriza o movimento dos olhos, a taxa de pestanejo e a posição da cabeça para detetar sinais precoces de sonolência. Quando a fadiga é identificada, o sistema emite alertas sonoros e visuais, e, em frotas, notifica o gestor para que o motorista pare para descansar.
Uso de Telemóvel: Os modelos de IA são treinados para identificar o manuseio de telemóveis, bebidas ou cigarros, alertando o condutor imediatamente. Relatórios de segurança mostram que esta tecnologia já levou a uma redução de 96% no uso de telemóveis por motoristas monitorizados.

3. Infraestrutura Inteligente e Prevenção Preditiva

A IA está a sair do veículo para gerir a própria estrada e o fluxo de tráfego nas cidades, transformando a fiscalização e o planeamento urbano.

Gestão Urbana de Tráfego:

Semáforos Otimizados por IA: Em grandes áreas urbanas, os semáforos estão a ser controlados por IA. Em vez de ciclos fixos, a IA usa dados de câmaras de tráfego e GPS de veículos para ajustar os tempos de luz verde em tempo real, reduzindo o congestionamento e, crucialmente, os pontos de paragem súbita que levam a colisões.
Comunicação V2X (Veículo-para-Tudo): A IA facilita a comunicação instantânea (via 5G) entre veículos (V2V), semáforos e sinais (V2I), e até pedestres (V2P). Se um veículo detetar gelo na estrada ou um acidente à frente, a IA distribui um aviso para todos os carros próximos em tempo real, permitindo que os condutores ajustem a velocidade muito antes de o perigo ser visível.

Análise e Intervenção Proativa:

Modelos de IA estão a ser usados por agências de transporte para analisar milhões de pontos de dados — histórico de acidentes, clima, hora do dia, e até mesmo dados de "quase-acidentes" (manobras severas e travagens bruscas) obtidos de veículos conectados.

Previsão de Pontos de Risco ("Hotspots"): A IA identifica padrões que indicam onde é mais provável ocorrer um acidente, permitindo que as autoridades enviem polícia, ajustem a sinalização (como drenagem ou redutores de velocidade) ou façam reparações na infraestrutura antes que uma tragédia aconteça.

4. Conclusão: O Futuro da Segurança

Em 2025, o impacto da IA na redução de acidentes de trânsito é inegável. Embora a automação total (carros totalmente autónomos) ainda esteja a ser implementada, são os sistemas de IA que apoiam o condutor e otimizam a infraestrutura que já estão a produzir resultados dramáticos, com algumas empresas a relatarem reduções de até 73% nas taxas de colisão. A tecnologia está a transformar o carro de um simples meio de transporte para um sistema de segurança proativo, tornando o futuro da condução significativamente mais seguro.