Shanna Lucchesi – Coordenadora de Projetos, iRAP, falando no workshop de Resultados de Big Data.
DA NANG, Vietnã – 7 de agosto de 2025 – Artigo original publicado pela AIP Foundation
Nos últimos anos, o Governo do Vietnã tem demonstrado forte liderança na priorização da segurança viária para crianças. Após a Diretiva nº 31 do Primeiro-Ministro (21 de dezembro de 2023) e a Decisão nº 64 do Ministério dos Transportes (22 de janeiro de 2024), os esforços nacionais foram intensificados para garantir a ordem e a segurança do trânsito no entorno das escolas. Essas ações estão alinhadas com a visão de longo prazo delineada na Decisão nº 2060 (12 de dezembro de 2020), que estabelece a meta de garantir que 100% das áreas de acesso às escolas localizadas ao longo de rodovias nacionais, estradas provinciais e principais vias urbanas sejam estruturadas para garantir a segurança do trânsito e reduzir o congestionamento.
A AI&Me: Aproveitando as ferramentas de IA para a segurança rodoviária O programa utiliza tecnologia para impulsionar mudanças e promover um ambiente seguro para crianças no entorno das escolas. O projeto é financiado pelo Google.org, por meio da chamada "IA para os Objetivos Globais". É liderado pelo International Road Assessment Programme (iRAP), com a participação de parceiros como [nomes dos parceiros]. Fundo AIP, ANDITI, e o Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação, e o Faculdade de Ciências dos Transportes e do Tráfego, Universidade de Zagreb.
Para apresentar os resultados da triagem nacional de Big Data, a iRAP e a Fundação AIP organizaram em conjunto um workshop sobre “Compartilhamento dos Resultados da Triagem de Big Data” com o Governo do Vietnã e as partes interessadas nacionais. Os resultados visavam orientar o governo local na priorização de melhorias na infraestrutura de transporte, contribuindo assim para a redução de feridos e mortos em acidentes de trânsito envolvendo estudantes.
Este evento marcou a primeira disseminação em âmbito nacional da metodologia de triagem de Big Data, após o sucesso do projeto piloto em três províncias entre 2021 e 2024. É a primeira vez que ciência de dados, inteligência artificial e imagens de satélite são aplicadas sistematicamente em larga escala no Vietnã para avaliar os riscos à segurança de pedestres estudantes.
“A integração de tecnologias avançadas como IA e aprendizado de máquina em avaliações de segurança viária demonstra nosso compromisso com soluções inovadoras e baseadas em dados”, disse Shanna Lucchesi, do Programa Internacional de Avaliação de Rodovias. “Ao trabalhar com parceiros governamentais e partes interessadas internacionais para identificar e abordar as zonas escolares mais perigosas do Vietnã, estamos tomando medidas concretas para proteger as crianças e apoiar os objetivos da Estratégia Nacional de Segurança no Trânsito do Vietnã.”
Uma abordagem sistemática e baseada em dados para escolas mais seguras.
Os parceiros do projeto, em colaboração com a Fundação AIP, avaliaram os riscos de segurança viária em torno de escolas em todo o Vietnã, utilizando tecnologias de IA e aprendizado de máquina em imagens de satélite e imagens do Street View. Essa avaliação identificou escolas de alto risco, resultando em recomendações para melhorias de infraestrutura específicas.
A metodologia de triagem de Big Data filtra e classifica sistematicamente os fatores de risco para pedestres em nível comunitário. O processo começa com a análise de dados nacionais para identificar províncias de alto risco utilizando indicadores socioeconômicos. Essas províncias são então reduzidas às cidades ou distritos de maior risco, utilizando dados de baixo custo. Em seguida, as escolas de maior risco são identificadas nessas áreas e são coletados dados sobre o ambiente construído ao redor. Finalmente, dados de velocidade e fluxo de tráfego geram uma lista prioritária de 500 escolas.
Essas 400 escolas passarão por uma avaliação mais detalhada com a metodologia Star Rating for Schools, que utiliza inteligência artificial para categorizar os atributos das vias, acelerar o processo de avaliação e expandir substancialmente a área de cobertura ao redor das zonas escolares. Aproximadamente 40 escolas foram priorizadas para melhorias na infraestrutura viária como parte do programa nas províncias de Vinh Long e An Giang, no Vietnã.
De modo geral, a triagem de Big Data é um método eficaz de priorização devido à sua abordagem sistemática e baseada em evidências. Ao aproveitar grandes conjuntos de dados, a triagem de Big Data pode identificar padrões e tendências que podem não ser aparentes por meio de métodos tradicionais. Essa abordagem garante que os recursos sejam alocados de forma eficiente e eficaz, levando a uma melhor tomada de decisão e melhores resultados.
Existe uma grande variedade de fontes de big data com diferentes níveis de abrangência, frequência de coleta, condições de licenciamento e custos. As fontes de big data utilizadas neste projeto incluíram: fontes de dados abertos governamentais, imagens de satélite, dados e telemática da Multinet MN-R e imagens do Street View. Além disso, um conjunto de dados com imagens em 360 graus de cerca de 900 escolas em todo o país foi utilizado para uma análise mais aprofundada.
Um caminho colaborativo rumo a zonas escolares mais seguras
O workshop reuniu autoridades governamentais, representantes do setor de transportes e especialistas internacionais em tecnologia para explorar como abordagens baseadas em evidências e orientadas por dados podem guiar melhorias na infraestrutura de tráfego em torno de escolas, visando reduzir lesões e mortes no trânsito entre crianças.
“Aproveitar o poder da IA e do mapeamento digital nos permite identificar condições perigosas nas estradas ao redor das escolas com mais rapidez e precisão do que nunca”, disse Mirjam Sidik, CEO da Fundação AIP. “Com esses dados, podemos tomar medidas direcionadas para melhorar as zonas escolares de maior risco e proteger milhares de crianças em todo o Vietnã. Essa abordagem inovadora representa um grande passo em nossa missão de tornar cada trajeto para a escola seguro.”
O programa faz parte de um esforço mais amplo para apoiar os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas, particularmente aqueles relacionados à educação de qualidade (ODS 4) e cidades e comunidades sustentáveis (ODS 11). Ele também está alinhado com a Década de Ação das Nações Unidas para a Segurança no Trânsito 2021-2030, que convoca os países a reduzirem as mortes e lesões no trânsito em 50% até 2030. Toda criança merece um trajeto seguro para a escola e, por meio de ação coletiva, soluções baseadas em dados e compromisso inabalável, essa visão pode se tornar realidade no Vietnã.
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