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Professor da UnB demonstra provas de conceito desenvolvidas como solução para atendimento de emergências
Durante a II Conferência de Segurança Pública – iLab-Segurança 2026, na manhã da última quinta-feira (5), no Centro Internacional de Convenções do Brasil (CICB), o professor Edson Mintsu Hung, da Universidade de Brasília (UnB), apresentou aplicações de inteligência artificial voltadas à segurança pública e ao apoio à tomada de decisão.
A apresentação integrou o painel “Momento FAPDF”, dedicado ao Centro Integrado de Inteligência Artificial (CIIA), iniciativa voltada ao desenvolvimento de soluções tecnológicas capazes de apoiar a análise de dados, ampliar a eficiência operacional e fortalecer a atuação estratégica das instituições públicas, com fomento da Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF).
O pesquisador demonstrou duas provas de conceito desenvolvidas para a Secretaria de Segurança Pública (SSP-DF), evidenciando o potencial da tecnologia para ampliar a eficiência operacional e apoiar a análise estratégica de dados.
A primeira prova tem como objetivo aumentar a eficiência e a rapidez no atendimento às chamadas de emergência. A segunda busca identificar padrões e possíveis anomalias nos dados coletados pela secretaria, contribuindo para análises estratégicas e prevenção de ocorrências.
Na solução voltada às chamadas de emergência, um modelo de IA faz a transcrição automática do áudio das ligações. Em seguida, um modelo de linguagem (LLM) organiza o conteúdo da conversa, transformando-o em um texto claro, padronizado e resumido.
O sistema também identifica e separa informações relevantes — como nome do solicitante, endereço, tipo de ocorrência e nível de urgência — estruturando esses dados em um banco de informações que pode apoiar o atendimento e o registro das ocorrências. O resumo gerado pode ser reproduzido em formato de áudio para equipes operacionais por meio de telefone, funcionalidade desenvolvida a partir de uma demanda da Polícia Militar (PMDF).
Já a segunda solução utiliza técnicas de análise de dados e inteligência artificial para identificar padrões de comportamento que possam indicar atividades suspeitas ou ilícitas. A ferramenta busca detectar anomalias nos conjuntos de dados, como a movimentação coordenada de veículos em determinadas regiões associada à ocorrência de crimes. Com isso, o sistema pode auxiliar na geração de alertas e no apoio à análise estratégica das forças de segurança.
Edson Mintsu Hung é engenheiro, mestre e doutor pela Universidade de Brasília (UnB), onde atua como professor desde 2010. Com trajetória internacional na área de tecnologia, foi precursor da técnica wedge partition, posteriormente padronizada no codec AV1 (Alliance for Open Media), atualmente implementado em processadores e plataformas globais como Intel, Apple, Google, Netflix e Playstation.
Hung também já atuou no Centro de Estudos, Pesquisa e Desenvolvimento Tecnológico em Saúde Coletiva (Cepesc), da Associação Brasileira de Inteligência (Abin). Também foi bolsista de produtividade do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), recebeu o Google Faculty Research Award e integra grupos técnicos internacionais ligados à Organização Mundial da Saúde (OMS).
*Com informações da FAPDF

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