Detran-DF flagra 78 motoristas alcoolizados durante fiscalizações do fim de semana
O Departamento de Trânsito do Distrito Federal (Detran-DF) realizou, entre os dias 19 e 21 de junho, operações de fiscalização em Águas Claras, Samambaia, Ceilândia, Gama, Taguatinga, Asa Norte e Asa Sul. As ações tiveram como objetivo coibir a condução de veículos sob efeito de álcool, além de combater outras infrações que colocam em risco a segurança viária. Durante os três dias de fiscalização, as equipes atuaram em diversos pontos estratégicos das regiões administrativas, com foco na preservação de vidas e na promoção de um trânsito mais seguro para todos. Dos 1.070 condutores abordados, 78 foram autuados por dirigirem após o consumo de bebida alcoólica | Foto: Divulgação Detran-DF Ao todo, foram abordados 1.070 condutores, que também foram submetidos ao teste do etilômetro. O balanço das operações registrou 78 ocorrências de motoristas dirigindo após o consumo de bebida alcoólica, sendo uma delas enquadrada como alcoolemia criminal. As equipes de fiscalização também autuaram 21 condutores inabilitados e quatro motoristas com a Carteira Nacional de Habilitação (CNH) vencida. Foram registradas ainda 73 infrações por descarga livre, 17 por transitar em jardim público, quatro por circulação em passeio e duas por retorno realizado sobre a calçada. Além disso, 20 condutores foram flagrados utilizando o telefone celular ao volante. As equipes contabilizaram ainda 307 autuações por infrações diversas. Destaque Na sexta-feira (19), data em que a Lei Seca completou 18 anos, a operação realizada em Ceilândia e em Samambaia contou com a atuação integrada do Detran-DF, da Polícia Militar do Distrito Federal (PMDF), do Departamento de Estradas de Rodagem do Distrito Federal (DER-DF) e da Polícia Penal do Distrito Federal. Nessa ação, 51 condutores autuados por dirigir sob a influência de álcool foram retirados das vias pelas equipes de fiscalização. Entre eles, um motorista não habilitado foi conduzido à delegacia após ser flagrado com concentração de álcool por litro de ar alveolar superior a 0,34 mg/L, índice que caracteriza crime de trânsito, nos termos do artigo 306 do Código de Trânsito Brasileiro (CTB). A atuação conjunta dos órgãos reforçou as ações de fiscalização e contribuiu para ampliar a segurança viária nas regiões atendidas pela operação, retirando das ruas condutores que representavam risco para os demais usuários das vias. *Com informações do Detran-DF
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Pesquisa apoiada pela FAPDF desenvolve aplicativo para orientar alimentação segura de pessoas idosas
Comer, engolir e se comunicar são ações presentes na rotina, mas podem se tornar mais desafiadoras com o envelhecimento ou após eventos como o acidente vascular encefálico (AVE). Alterações nessas funções podem afetar a saúde, a interação social e a independência da pessoa idosa. Para compreender melhor esse cenário, a Universidade de Brasília (UnB) desenvolve a pesquisa Comunicação, Cognição, Deglutição, Alimentação, Independência Funcional e Perfil Molecular de Idosos, com fomento da Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF). O projeto foi contemplado pelo edital FAPDF Learning, com investimento de R$ 500 mil. A iniciativa é coordenada por Cristina Lemos Barbosa, professora adjunta do curso de fonoaudiologia da Universidade de Brasília (UnB/FCE), com atuação nas áreas de disfagia, voz e qualidade de vida. Mestre em fisiopatologia experimental e doutora em ciências, também é membro da Sociedade Brasileira de Fonoaudiologia (SBFa) e da Dysphagia Research Society (DRS). O estudo avalia funções relacionadas à comunicação, à cognição, à alimentação e à deglutição (termo usado para se referir ao ato de engolir). Quando há dificuldade nesse processo, chamada de disfagia, a pessoa pode apresentar riscos como desnutrição, desidratação e pneumonias aspirativas. “A alimentação segura é um dos pilares da saúde e da qualidade de vida. Dificuldades para mastigar ou engolir aumentam o risco de desnutrição, desidratação, pneumonias aspirativas e hospitalizações”, explica Cristina. Segundo a coordenadora, esses problemas podem afetar especialmente idosos mais frágeis e vulneráveis, mas muitas vezes passam despercebidos. Na prática, a pesquisa realiza avaliações clínicas padronizadas da cognição, independência funcional, força muscular, tosse, força de língua e segurança e eficiência da deglutição. O projeto também analisa marcadores moleculares em pacientes nas primeiras 72 horas após o AVE, com o objetivo de compreender como fatores biológicos podem influenciar a recuperação e a reabilitação. O estudo avalia funções relacionadas à comunicação, à cognição, à alimentação e à deglutição | Foto: Divulgação/FAPDF Um dos principais resultados esperados é o desenvolvimento de um aplicativo em formato de jogo educativo, conhecido como Serious Game. A ferramenta será voltada à orientação de pessoas idosas, familiares e cuidadores sobre alimentação segura e eficiente. De acordo com Cristina, a ideia surgiu da necessidade de ampliar o acesso a informações confiáveis e baseadas em evidências. “Muitas complicações relacionadas à deglutição poderiam ser prevenidas com informação adequada. O formato de jogo educativo torna o aprendizado mais interativo, favorecendo o engajamento de idosos, familiares e cuidadores”, afirma. O aplicativo será desenvolvido a partir dos dados obtidos nas primeiras etapas da pesquisa, que avaliam adultos e idosos após acidente vascular encefálico (AVE), além de pessoas idosas em situação de vulnerabilidade acompanhadas por serviço de gerontologia. A proposta é que a ferramenta considere as capacidades cognitivas, funcionais e físicas dos usuários, com linguagem clara, acessibilidade e facilidade de uso. A identificação precoce de dificuldades relacionadas à alimentação, deglutição ou cognição pode ajudar a reconhecer fatores de risco antes que ocorram complicações mais graves. Com isso, o projeto busca contribuir para intervenções mais oportunas, melhor planejamento do cuidado e preservação da independência funcional. Segundo a coordenadora, o apoio da FAPDF foi fundamental para viabilizar uma pesquisa interdisciplinar que integra assistência, ciência e inovação. Além de apoiar o desenvolvimento da tecnologia, o projeto contribui para a formação de estudantes de iniciação científica, mestrado, doutorado e pós-doutorado, fortalecendo a produção científica no Distrito Federal. *Com informações da Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF)
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Detran-DF flagra 78 motoristas alcoolizados durante fiscalizações do fim de semana
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Tecnologia e inteligência artificial a serviço do Fisco do DF
Dois projetos fiscais tecnológicos desenvolvidos pela Secretaria de Economia do Distrito Federal (Seec-DF) foram destaques na 68ª Reunião da Comissão de Gestão Fazendária (Cogef), instituição criada no âmbito do Conselho Nacional de Política Fazendária, o Confaz. O encontro foi realizado de terça (16) a quinta-feira (18), em Brasília. Um dos trabalhos foi apresentado por Silvino Nogueira, coordenador de Fiscalização Tributária; Hermógenes Boccanera, gerente do Sistema de Monitoramento de Mercadorias em Trânsito; e Rubens Costa, consultor de TI. Os três mostraram aos participantes do Cogef como é o Sistema Eletrônico de Fiscalização Tributária em Trânsito (Sefit), adotado pela Secretaria Executiva da Receita da Seec. O Sefit é uma solução de tecnologia que integra câmeras OCR (para leitura de placas veiculares), balanças WIM (que pesam os caminhões em movimento) e um aplicativo inteligente que gera alertas fiscais para os auditores da Subsecretaria da Receita. “Com essa automatização, quaisquer mercadorias que entrem ou saiam do DF, ou mesmo circulem internamente, serão fiscalizadas — e em tempo real”, comentou Silvino Nogueira. O Sefit surgiu para reduzir a evasão fiscal e melhorar a eficiência da fiscalização em um cenário de grande fluxo de caminhões no DF — uma localização central, cortada por várias rodovias federais e hubs de grandes transportadoras e distribuidoras. “É uma resposta inteligente à limitação da fiscalização tradicional, que depende de blitz presenciais e tinha baixa abrangência”, ressalta Hermógenes Boccanera, auditor fiscal responsável pelo Sefit. A iniciativa é inspirada em modelos internacionais de fiscalização eletrônica e está alinhada às melhores práticas de inovação em arrecadação tributária. O machine learning (ML) é um tipo de tecnologia do campo da IA que permite que as máquinas e sistemas aprendam com dados | Foto: Divulgação Seec/DF Inteligência artificial O auditor fiscal, Vinícius Di Oliveira, doutor em Informática pela Universidade de Brasília (UnB), apresentou casos em que analisou as aplicações de inteligência artificial (IA) na fiscalização tributária no Distrito Federal. No geral, Di Oliveira entende que a IA já produz resultados concretos na fiscalização e que o machine learning (o aprendizado de máquina) aumenta a efetividade da seleção fiscal. O machine learning (ML) é um tipo de tecnologia do campo da IA que permite que as máquinas e sistemas aprendam com dados. Estes, por sinal, têm algoritmos construídos pelos auditores e especialistas da Seec. Primeiro, uma base de dados é coletada e preparada. Depois, passa por uma curadoria humana — em que são mapeadas tipologias reais e determinadas as variáveis mais críticas de sonegação. Por fim, vem o treinamento da ML, em que modelos computacionais são treinados para reconhecer essas tipologias de forma automatizada e escalável. No entanto, Di Oliveira vai além e já estuda os LLMs, modelos de linguagem em larga escala, que estão sendo treinados pela Secretaria Executiva da Receita da Seec-DF para classificação tributária. Segundo ele, o modelo, que é focado nativamente na geração de texto em português do Brasil, tem 160 milhões de parâmetros e superou o ChatGPT-4 no problema estudado. O trabalho de inteligência (artificial, computacional etc) da Receita do DF vem, portanto, evoluindo. Di Oliveira mostrou, por exemplo, como identificar as empresas noteiras (de fachada) criadas para emitir créditos fraudulentos de ICMS. Com o machine learning, classificação supervisionada e análise de comportamento, o trabalho foi facilitado. Antes, a fiscalização que ele chama de 1.0 exigia auditoria presencial e amostragem. A 2.0 já usava documentos eletrônicos e malhas fiscais. A 3.0 valia-se da ciência de dados e machine learning. E, por fim, a 4.0, a do futuro, que usa inteligência artificial generativa, agentes inteligentes e fiscalização preditiva. *Com informações da Seec-DF
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