Prevenção de Colisões baseada em Aprendizado de Máquina e Comunicação para Redes Veiculares - Felix, Andreia A.; Costa, Joahannes B. D. da; Oliveira, Helder M. N. da S. (Anais do Workshop de Inteligência Artificial para Redes de Computadores (WIARC), 2026)
A segurança viária pode ser aprimorada com a integração de comunicação V2X e técnicas de Aprendizado de Máquina. Este trabalho propõe um sistema para previsão e classificação de risco de colisões veiculares com base em dados de mobilidade obtidos de simulações realistas no cenário urbano de Cologne. Foram avaliados modelos tradicionais (KNN, Decision Tree e Random Forest) em tarefas de regressão e classificação, considerando horizontes de previsão de até 5 segundos. Os resultados indicam elevado desempenho preditivo, com acurácia superior a 97% na classificação de risco e altos valores de R 2 nas previsões de curto prazo, demonstrando a capacidade dos modelos em capturar padrões da dinâmica veicular. O Random Forest apresentou maior robustez entre os horizontes analisados, enquanto o KNN se destacou em previsões imediatas. Adicionalmente, a análise da comunicação V2X revelou baixa latência e alta taxa de entrega de mensagens, reforçando a viabilidade do sistema em ambiente simulado. Conclui-se que modelos de menor complexidade podem alcançar desempenho elevado na antecipação de colisões, contribuindo para o desenvolvimento de soluções eficientes e escaláveis para segurança veicular.