Artigo sobre modelagem probabilística de trajetórias veiculares foi apresentado no Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD).
O artigo “Representação Probabilística de Trajetórias Veiculares como Entrada para Redes Neurais Artificiais” foi apresentado no Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD) 2025, realizado em Fortaleza (CE), entre os dias 29 de setembro e 02 de outubro.
Desenvolvido pelas profissionais do centro de Tecnologias Aplicadas do Itaipu Parquetec, Bianca Lahm Gomes e Kame Haung Zhu, o estudo teve como motivação um desafio prático no âmbito do convênio Muralha Inteligente, parceria entre Itaipu Binacional, Receita Federal e Itaipu Parquetec.
O objetivo foi prever comportamentos suspeitos de veículos a partir de dados capturados por câmeras LPR (License Plate Recognition), operadas pela Receita Federal. Segundo a equipe, a pesquisa resultou em um modelo, construído e treinado com recursos que envolvem frameworks e técnicas de Inteligência Artificial (IA), capaz de mapear trajetórias de veículos em estradas e rodovias e identificar padrões de comportamento em tempo real, contribuindo dessa forma, para o monitoramento de tráfego e para a gestão de risco em áreas de fronteira. Portanto, o modelo estudado e desenvolvido pela equipe do Itaipu Parquetec torna-se então um algoritmo de Reconhecimento Otimizado de Fraudes (ROF), com poder computacional de entregar informações valiosas para a Receita Federal.
O artigo representa a primeira publicação da equipe sobre esse tipo de representação e trouxe uma contribuição inédita ao aliar metodologia robusta à aplicação em um ambiente operacional real, como a aduana da Ponte Internacional da Amizade, em Foz do Iguaçu (PR).
Competências em IA
O gerente do Centro de Tecnologias Aplicadas do Itaipu Parquetec, Willbur Rogers de Souza, destacou que a aprovação do artigo evidencia as competências da instituição em Inteligência Artificial. “Ao demonstrar a capacidade de produzir trabalhos científicos estruturados, com metodologias claras e detalhadas sobre os desenvolvimentos realizados no campo da IA, reforçamos nossa experiência técnica e científica. A participação em eventos, feiras e congressos para apresentação de resultados alcançados, nos proporciona consolidar o posicionamento do Itaipu Parquetec como referência em pesquisa aplicada e inovação tecnológica, abrindo espaço para novas oportunidades de negócio e desenvolvimento “, afirmou o gerente.
O desenvolvimento do trabalho está ligado ao convênio Muralha Inteligente, que prevê o uso de IA, Business Intelligence e Geoprocessamento para transformar dados coletados em informação estratégica para atuação da Receita Federal.
Para a autora do trabalho, Kame Haung Zhu, a parceria com a Receita Federal permitiu avançar em uma abordagem inovadora que resultou na publicação do artigo no SBBD. “O projeto sempre se mostrou extremamente desafiador, pois envolvia conceitos estatísticos e probabilísticos de alta complexidade. Mas, por meio de reuniões entre a Receita Federal e a equipe, conseguimos desenvolver uma abordagem inovadora para representar probabilisticamente as trajetórias de veículos, complementada por um modelo de Deep Learning capaz de utilizar essas representações como entrada de dados’.
Fiscalização aduaneira
Segundo o auditor da Receita Federal, Caio Lira, no caso específico de Foz do Iguaçu, trata-se da fronteira terrestre mais movimentada do Brasil, por onde passam aproximadamente 40 mil veículos por dia, dentre carros, vans e motos, no sentido Paraguai-Brasil. Para ele, é de suma importância o desenvolvimento de algoritmos que auxiliem a Receita Federal a selecionar veículos e pessoas com maior probabilidade de cometimento de ilícitos.
“Nesse ponto, as equipes do Itaipu Parquetec envolvidas com o Muralha Inteligente estão na vanguarda da tecnologia, pesquisando e criando soluções capazes de compreender a dinâmica da tríplice fronteira e auxiliar o controle aduaneiro a combater os ilícitos transnacionais. Considerando que hoje o grande negócio da aduana brasileira em Foz é lidar com veículos e pessoas, é de suma relevância a construção de modelos de aprendizado de máquina capazes de identificar os padrões de comportamento de veículos suspeitos e apontar esse padrão para os agentes da Receita Federal”, explicou.
Ele acrescentou que, durante muito tempo, as aduanas do Brasil e do mundo fizeram a seleção de seus alvos considerando apenas aspectos comportamentais identificados pelos agentes. Esse modelo, segundo ele, apesar de ainda trazer resultados relevantes, não se incorpora mais com as necessidades atuais.
“Cada vez mais os órgãos fiscalizadores de fronteiras são instados a promover a fluidez de veículos e pessoas, atuando com mais rigor apenas sobre aqueles que representem maior risco aos interesses dos países. Logo, agregar soluções de IA ao trabalho de fiscalização aduaneira é extremamente necessário para otimizar o uso da mão de obra e garantir que as nações se mantenham seguras e soberanas sem que haja impactos negativos sobre os fluxos lícitos de comércio e pessoas”, destacou o auditor.
Sobre o SBBD
O Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD) é o principal evento em Ciência de Dados e Big Data da América Latina. Promovido pela Sociedade Brasileira de Computação (SBC), é classificado com desempenho histórico Qualis A4, reflexo do rigor acadêmico e do impacto dos trabalhos publicados.
Criado em 1986, o SBBD já passou por diversas cidades brasileiras e consolidou-se como um dos fóruns mais relevantes para pesquisadores, estudantes e profissionais da indústria de tecnologia da informação.
