Como esta IA consegue prever acidentes antes de o condutor ligar o carro

Uma nova tecnologia consegue avaliar o risco de acidente de um condutor antes de um veículo sequer arrancar. Desta forma, condutores e frotas poderão antecipar situações de risco e os acidentes poderão tornar-se mais preveníveis.

Grande parte dos acidentes rodoviários tem origem no erro humano, seja por distração, fadiga ou decisões tomadas sob pressão. De facto, apesar dos avanços na segurança automóvel, o comportamento do condutor continua a ser um fator determinante no risco de colisão.
Agora, um novo modelo de Inteligência Artificial (IA) está a abordar uma questão que a maioria dos condutores não coloca suficientemente cedo: qual é a probabilidade de sofrer um acidente antes mesmo de ligar o motor?
O sistema analisa o comportamento do condutor ao volante, recolhendo sinais como o movimento dos olhos, a frequência cardíaca e traços de personalidade para identificar, precocemente, padrões de alerta.
Em vez de esperar por erros no mundo real, baseia-se em testes de condução simulados para revelar comportamentos associados a resultados perigosos.
O acidente mais seguro é aquele que nunca acontece. Por isso, a segurança deve começar ainda antes de o condutor tocar no volante.
Disse Malek Masmoudi, autor principal do estudo que aprofunda esta tecnologia, publicado no Engineering Applications of Artificial Intelligence, e professor associado de engenharia industrial.
Resultados iniciais sugerem que a IA consegue distinguir condutores mais seguros daqueles mais propensos a erros graves.
Participante no simulador de condução e os sensores utilizados para captar parâmetros fisiológicos. Fonte: Engineering Applications of Artificial Intelligence (2025), via Tech Xplore
IA pode ajudar a prevenir acidentes
Durante os testes, os participantes são colocados num ambiente virtual controlado, onde a atenção, o tempo de reação e os níveis de stress são monitorizados continuamente.
O acompanhamento ocular mostra onde os condutores focam a atenção e por quanto tempo, ajudando a revelar lapsos de atenção ou respostas mais lentas.
Ao mesmo tempo, os dados da frequência cardíaca refletem a tensão cognitiva, que pode influenciar a forma como as decisões são tomadas sob pressão.
O modelo considera ainda traços de personalidade que afetam a tolerância ao risco e o controlo.
Em conjunto, estes dados oferecem uma visão mais detalhada do comportamento do condutor, ultrapassando o simples registo de erros para identificar padrões associados a uma maior probabilidade de acidentes.
O modelo ainda está a ser validado em ambientes controlados, deixando em aberto a questão de quão bem os resultados se aplicam a estradas reais.
Afinal, conduzir fora do laboratório introduz imprevisibilidade que as simulações não conseguem prever totalmente.
Os próximos passos deverão incluir testes com condutores reais em ambientes mais variados, percebendo se sinais como padrões de olhar e respostas ao stress permanecem consistentes quando as condições mudam.
Software de simulador de condução urbana. Visão do condutor. Fonte: Engineering Applications of Artificial Intelligence (2025), via Tech Xplore
Para quem é que esta tecnologia pode ser útil?
Para operadores de frotas, como táxis, a aplicação é imediata. Avaliar candidatos com base em sinais comportamentais, por exemplo, poderá ajudar a reduzir acidentes, diminuir a exposição a seguros e limitar interrupções operacionais.
Em vez de depender apenas de registos de condução ou avaliações básicas, as empresas poderiam filtrar candidatos antes da contratação, transferindo os esforços de segurança para uma fase anterior do processo, especialmente para funções nas quais um único erro pode ter impacto grave.
Para este fim, no entanto, existem entraves a considerar: utilização de dados biométricos e de personalidade na contratação levanta questões de privacidade e justiça, e, mais uma vez, os sinais recolhidos em simuladores nem sempre refletem as condições do mundo real.
Para condutores comuns, para os quais uma tecnologia destas poderia, também, ser útil, qualquer aplicação em licenciamento ou seguros dependerá da regulamentação e da aceitação das pessoas perante este nível de análise.