Acessibilidade, Inclusão, Deficiência Auditiva, Machine Learning, Automação
O presente trabalho apresenta o Alerta Bibi, um sistema de apoio à condução desenvolvido com foco na acessibilidade de pessoas surdas ou com deficiência auditiva. A proposta consiste em um protótipo educacional construído na plataforma PictoBlox, que utiliza Machine Learning aplicado ao reconhecimento de áudio para identificar sons de buzina em meio a ruídos urbanos diversos. O modelo é treinado a partir de amostras sonoras representando diferentes classes, como buzina e ambiente, de modo a aprender a distinguir contextos de forma confiável. Quando a buzina é detectada, o sistema envia um sinal ao microcontrolador micro:bit, que aciona alertas visuais por meio da matriz de LEDs, permitindo que o condutor seja notificado em tempo real de forma acessível e inclusiva. Para reduzir falsos positivos, foram implementados limiares de confiança e janelas de verificação consecutiva, aumentando a robustez do reconhecimento. Embora não se trate de uma solução automotiva homologada, mas sim de um protótipo de caráter didático, o projeto demonstra o potencial da integração entre aprendizado de máquina, dispositivos embarcados e acessibilidade para fomentar soluções inclusivas de baixo custo. Além de estimular a conscientização sobre os desafios enfrentados por motoristas surdos no trânsito, a iniciativa contribui para o ensino de conceitos de inteligência artificial de maneira prática, lúdica e significativa, incentivando crianças e jovens a compreenderem como a tecnologia pode ser utilizada em favor da cidadania, da empatia e da inclusão social.