Shanna Lucchesi – Coordenadora de Projetos, iRAP falando no workshop Big Data Results.
DA NANG, Vietnã – 7 de agosto de 2025 – Artigo original publicado pela Fundação AIP
Nos últimos anos, o Governo do Vietnã demonstrou forte liderança na priorização da segurança viária para crianças. Seguindo 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 se intensificaram para garantir a ordem e a segurança no trânsito em torno das escolas. Essas ações estão alinhadas à 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 portões escolares localizadas ao longo de rodovias nacionais, estradas provinciais e principais vias urbanas sejam estruturadas para garantir a segurança no trânsito e reduzir o congestionamento.
O AI&Me: Aproveitando ferramentas de IA para segurança no trânsito O programa utiliza a tecnologia para impulsionar mudanças e promover um ambiente seguro para crianças no entorno das escolas. O projeto é financiado pelo Google.org, concedido no âmbito da chamada "IA para os Objetivos Globais". É liderado pelo International Road Assessment Programme (iRAP), com parceiros do projeto como o Fundação AIP, ANDITI, e a Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação, e a Faculdade de Ciências dos Transportes e do Tráfego, Universidade de Zagreb.
Para apresentar os resultados da Triagem Nacional de Big Data, o iRAP e a Fundação AIP coorganizaram um workshop sobre "Compartilhando os Resultados da Triagem de Big Data" com o Governo do Vietnã e partes interessadas nacionais. Os resultados visavam informar o governo local sobre a priorização de melhorias na infraestrutura de transporte, contribuindo assim para a redução de lesões e mortes causadas por acidentes de trânsito envolvendo estudantes.
Este evento marcou a primeira disseminação nacional da metodologia de triagem de Big Data, após seu piloto bem-sucedido em três províncias de 2021 a 2024. É a primeira vez que ciência de dados, IA e imagens de satélite foram aplicadas sistematicamente em escala no Vietnã para avaliar riscos à segurança de pedestres e 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 Estradas. “Ao trabalhar com parceiros governamentais e partes interessadas internacionais para identificar e abordar as zonas escolares mais perigosas em todo o 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 à segurança viária em 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, levando a recomendações para melhorias específicas na infraestrutura.
A metodologia de Triagem de Big Data filtra e classifica sistematicamente os fatores de risco para pedestres em nível comunitário. Ela começa pela triagem de dados nacionais para identificar províncias de alto risco usando indicadores socioeconômicos. Essas províncias são então reduzidas às cidades ou distritos de maior risco usando dados com boa relação custo-benefício. Em seguida, as escolas de maior risco são identificadas nessas áreas e dados sobre o ambiente construído ao redor são coletados. Por fim, dados de velocidade e fluxo de tráfego geram uma lista de prioridades de 500 escolas.
Essas 400 escolas passarão por uma avaliação mais detalhada com a metodologia Star Rating for Schools, utilizando IA 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 utilizar 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 melhores tomadas de decisão e resultados.
Há uma grande variedade de fontes de big data, com diferentes coberturas, frequências de coleta, condições de licenciamento e custos. As fontes de big data utilizadas neste projeto incluem: fontes de dados abertos governamentais, imagens de satélite, dados e telemática Multinet MN-R e imagens do Street View. Além disso, um conjunto de dados com imagens de 360 graus de cerca de 900 escolas em todo o país foi utilizado para uma análise mais aprofundada.
Um caminho colaborativo para zonas escolares mais seguras
O workshop reuniu autoridades governamentais, representantes de transporte e especialistas internacionais em tecnologia para explorar como abordagens baseadas em evidências e dados podem orientar melhorias na infraestrutura de tráfego ao redor das escolas, com o objetivo de reduzir ferimentos e mortes entre crianças no trânsito.
“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 modernizar 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 viagem à escola segura.”
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). Também está alinhado à Década de Ação das Nações Unidas para a Segurança no Trânsito 2021-2030, que convoca os países a reduzirem em 50% até 2030 as mortes e lesões no trânsito. Toda criança merece uma viagem segura para a escola e, por meio de ação coletiva, soluções baseadas em dados e compromisso inabalável, essa visão pode se tornar realidade no Vietnã.
Links Úteis:
Português do Brasil 
English 
Español de Colombia 
Français 
हिन्दी