São Paulo — InkDesign News —
Pesquisadores desenvolveram uma tecnologia de IA que utiliza machine learning para prevenir colisões entre veículos e animais na Austrália. O sistema promete reduzir significativamente o risco de acidentes em áreas rurais, especialmente onde espécies ameaçadas, como o casuar, circulam.
Contexto da pesquisa
Um estudo conjunto entre a Universidade de Sydney, QUT e o Departamento de Transporte e Estradas Principais de Queensland resultou na criação do LAARMA (Large Animal Activated Roadside Monitoring and Alert system). O projeto visa proteger a fauna local e melhorar a segurança viária.
Método proposto
O sistema LAARMA combina sensores de imagem RGB, termografia e LiDAR, e conta com um algoritmo de AI auto-supervisionado. Isso permite que a tecnologia aprenda continuamente com as interações, reconhecendo padrões em animais detectados. Durante a validação, a eficiência do sistema alcançou 97% na detecção de casuares.
“O sistema ensina a si mesmo a melhorar”
(“The system teaches itself to get better.”)— Dr. Kunming Li, Australian Center for Robotics
Resultados e impacto
Em testes realizados em Queensland, o LAARMA foi capaz de reduzir a velocidade dos veículos em até 6.3 km/h ao alertar os motoristas sobre a presença de casuares. Essa redução é crucial, pois pode aumentar o tempo de reação e diminuir as distâncias de frenagem em situações de colisão.
“Dados comportamentais mostram que avisos em tempo real, adaptados ao contexto, alteram como as pessoas dirigem”
(“real-time, context-specific warnings do change how people drive.”)— Professora Ioni Lewis, QUT
A tecnologia, ao ser disponibilizada como código aberto no GitHub, apresenta potencial global, permitindo que outros pesquisadores e grupos de conservação adaptem o sistema para diferentes espécies e cenários. Espera-se que isso contribua para a proteção de várias espécies ameaçadas em todo o mundo.
Fonte: TechXplore – Machine Learning & AI
