IA na gestão de desastres naturais

Furacões, terremotos, incêndios florestais e inundações fazem parte da natureza. No entanto, nos últimos anos, testemunhamos um aumento na ocorrência de tais desastres naturais. Muitos perderam suas casas, meios de subsistência e vidas devido a desastres naturais cada vez mais graves e frequentes. O número de desastres relacionados ao clima triplicou nos últimos 30 anos. De acordo com relatórios da ONU, adaptar-se e lidar com esses desastres custará aos países em desenvolvimento cerca de US$ 140 a 300 bilhões anualmente até 2030. 

No entanto, graças aos recentes avanços em tecnologia como a IA, o gerenciamento de desastres naturais está se tornando mais simplificado, melhorando tudo, desde a previsão de desastres até o auxílio nos esforços de recuperação. Neste artigo, vamos nos aprofundar no gerenciamento de desastres naturais, explorar como a IA melhora cada etapa do processo e as aplicações de IA que estão nos mantendo seguros.

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Usando IA na previsão de desastres para o gerenciamento proativo de riscos

A previsão de desastres por IA e os sistemas de detecção precoce podem ajudar a diminuir os danos causados por desastres naturais. Usando esses sistemas, os residentes locais e os socorristas podem ser avisados com antecedência para mitigar os efeitos do desastre. As ferramentas de IA podem analisar grandes quantidades de dados e fazer previsões precisas para antecipar desastres naturais como furacões e incêndios florestais antes que aconteçam.

Técnicas de IA como aprendizado de máquina e visão computacional usam redes neurais profundas, que são usadas para analisar vastos conjuntos de dados de vários tipos de fontes, como imagens de satélite, dados meteorológicos e registros históricos. Essas redes contêm neurônios artificiais interconectados que podem identificar padrões e anomalias que levam a um potencial desastre. Ao processar e analisar a enorme quantidade de dados coletados usando ferramentas como análise de big data, os modelos de IA podem ser treinados para fornecer sistemas de alerta precoce e ajudar a reduzir os impactos de desastres naturais.

Por exemplo, a IA pode ser usada para prever réplicas de terremotos, processando os dados sísmicos. O Google e Harvard desenvolveram um sistema de IA que analisou dados de 131.000 terremotos e réplicas. Quando testado em 30.000 eventos de terremoto, este sistema de IA mostrou maior precisão na previsão de locais de réplicas em comparação com os métodos tradicionais. No exemplo de uma previsão de réplica mostrada abaixo, as regiões previstas para experimentar réplicas são marcadas com a cor vermelha. Os pontos pretos são os locais das réplicas observadas, e a linha amarela mostra as falhas que se romperam durante o choque principal.

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Sistemas alimentados por IA para preparação para desastres

Uma vez que um desastre é previsto, o próximo passo na gestão de desastres naturais é estar preparado. Perdas humanas e econômicas podem ser evitadas por sistemas de IA que fornecem informações oportunas e precisas sobre os riscos envolvidos em um desastre. Essas informações ajudam as autoridades a estarem prontas para emergências e a agirem rapidamente para salvar vidas. Por exemplo, agricultores, pescadores e silvicultores são algumas das comunidades mais em risco quando se trata de desastres naturais, e soluções de IA podem ajudar essas comunidades a evitar perdas. 

Soluções de visão computacional e análise de imagem também podem ajudar a monitorar e rastrear padrões climáticos, processando imagens de satélite em tempo real. Ao monitorar o caminho de tais desastres (como ciclones), as áreas que podem ser afetadas podem estar mais bem preparadas para enfrentá-los. Por exemplo, a NASA usou computação em nuvem e técnicas de deep learning em fotos de satélite para rastrear furacões como Harvey e Florence. Seu sistema superou os métodos padrão em seis vezes, permitindo que o furacão fosse rastreado a cada hora, em vez de a cada seis horas, como nos métodos tradicionais.

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IA na resposta a desastres: aprimorando dados em tempo real para equipes de resgate

Outra aplicação importante da IA na gestão de desastres naturais é auxiliar as equipes de resposta. Os sistemas de IA podem fornecer dados valiosos em tempo real, como avaliação de danos e rastreamento da localização de pessoas em perigo, para as equipes de resposta a desastres, ajudando-as a alocar recursos de socorro de forma mais eficiente. Eles também podem ajudar a acelerar a entrega de ajuda às pessoas nas áreas afetadas e melhorar as decisões e ações dos trabalhadores de socorro da linha de frente.

Por exemplo, durante qualquer desastre natural, as linhas diretas de emergência (como o 190) ficam inundadas de chamados de socorro. As equipes de resposta podem perder detalhes importantes se todas as chamadas forem encaminhadas para operadores humanos. A IA pode ser usada para gerenciar grandes volumes de chamadas e mensagens em tempo recorde e executar várias funções usando recursos como conversão de voz em texto e processamento de linguagem natural (PNL). Esses recursos podem extrair o contexto por trás de cada chamada de emergência para obter informações precisas sobre a natureza precisa da emergência e a localização do chamador.

Essas informações reduzem o tempo das chamadas e aceleram a resposta à emergência. O mesmo sistema pode ser aplicado a plataformas de mídia social com a ajuda de ferramentas de IA como visão computacional e PNL.

Como as plataformas de mídia social podem ajudar na resposta a desastres naturais? Durante um desastre natural, as plataformas de mídia social podem conter informações cruciais e acionáveis imediatamente após o ocorrido. Por exemplo, informações de texto, áudio, imagens e vídeo podem ser postadas nas mídias sociais pelas pessoas na área afetada. Gerenciar e processar manualmente todas essas informações não é fácil, especialmente quando cada segundo é crucial. Ferramentas como a plataforma AIDR (Artificial Intelligence Digital Response) podem ser usadas para reduzir os atrasos na resposta, processando automaticamente as postagens nas mídias sociais. A plataforma analisa textos e imagens de tweets (ou outras plataformas de mídia social) para obter informações humanitárias relevantes. As organizações de resposta a desastres podem usar os dados extraídos em tempo real para informar suas ações e melhorar a eficiência de seus esforços.

As inovações em IA também podem auxiliar as equipes de resgate diretamente da linha de frente. Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8 podem ajudar a avaliar os danos causados à área afetada usando imagens de satélite e métodos como segmentação semântica, que classifica cada pixel em uma imagem em categorias específicas. Por exemplo, após o terremoto na Turquia, o Departamento de Defesa dos EUA usou segmentação semântica e imagens de satélite para identificar e categorizar a gravidade dos danos à infraestrutura e edifícios em áreas de desastre a uma taxa muito mais rápida do que os métodos tradicionais de detecção. Usando tais métodos, eles aceleraram o processo para horas ou minutos, e o centro de controle e as equipes de resgate puderam responder mais rapidamente nas áreas afetadas para a recuperação.

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IA para recuperação de desastres naturais, fornecendo suporte à saúde mental

A fase de recuperação após um desastre natural visa reconstruir as comunidades e torná-las mais fortes. Uma das melhores maneiras de fazer isso é fornecendo apoio de saúde mental às pessoas nas áreas afetadas. Os sobreviventes podem sofrer de problemas de saúde mental, como Transtorno de Estresse Pós-Traumático (TEPT), após tal desastre. As taxas de TEPT após um desastre podem chegar a 40%. Ferramentas de IA podem ser usadas para ajudar os indivíduos afetados. Por exemplo, a Omdena é uma empresa que fornece suporte de saúde mental usando chatbots de IA.

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A IA também pode auxiliar na pesquisa e suporte à saúde mental. Os sistemas de IA podem ser usados para prever problemas de saúde mental, analisando registros eletrônicos de saúde com a mesma precisão que especialistas humanos. Por exemplo, pesquisadores usaram IA para analisar dados de mídia social e avaliar os níveis de estresse em jovens adultos após vivenciarem um trauma. De acordo com seus estudos, a mesma técnica também poderia ser aplicada para entender o impacto na saúde mental de crises climáticas e desastres naturais, tanto a curto quanto a longo prazo.

Prós e contras do uso de IA na gestão de desastres

Agora que discutimos como a IA pode influenciar todos os diferentes processos de gestão de desastres naturais, vamos explorar alguns dos prós e contras envolvidos. Aqui estão algumas das vantagens de usar IA para gestão de desastres:

• Melhorar a coordenação: os sistemas de IA podem ser usados para melhorar a coordenação entre diferentes agências e organizações envolvidas na resposta a desastres, reduzindo atrasos e ineficiências.

• Automatizar tarefas: a IA pode automatizar tarefas repetitivas, como entrada e análise de dados, liberando recursos humanos para atividades mais críticas durante um desastre natural, quando cada segundo gasto é crucial.

• Adaptação de longo prazo às mudanças climáticas: a IA pode ajudar a identificar e avaliar os impactos das mudanças climáticas, permitindo que as comunidades globais desenvolvam estratégias de adaptação de longo prazo.

Apesar dos muitos benefícios, também existem limitações relacionadas à IA na gestão de desastres naturais a serem lembradas. Aqui estão alguns dos principais desafios da IA na gestão de desastres naturais:

• Altos custos de implementação: desenvolver e implementar sistemas de IA para gestão de desastres pode ser caro, pois geralmente envolve investimentos significativos em hardware, software e expertise em IA.

• Preocupações com a privacidade dos dados: os sistemas de IA usam dados geoespaciais de satélite, dados de mídia social e comunicações de linhas diretas e mais fontes para avaliar danos e rastrear pessoas durante um desastre. Isso levanta preocupações com a privacidade sobre o uso não consensual de informações pessoais e potencial vigilância.

• Dependência da qualidade dos dados: as previsões de um modelo de IA só podem ser tão boas quanto a qualidade e quantidade de dados com os quais ele é treinado. Se os modelos de IA forem treinados com dados imprecisos, isso pode levar a resultados menos eficazes, particularmente em situações críticas.

Considerações finais sobre a IA na gestão de desastres naturais

Exploramos como a IA pode ajudar a salvar vidas humanas em desastres naturais. Ela nos ajuda a prever, preparar, responder e nos recuperar deles de forma mais eficaz. As ferramentas de IA podem prever terremotos, rastrear furacões e melhorar os esforços de resposta e recuperação de desastres. Fazer isso ajuda a minimizar o impacto dos desastres nas pessoas e na infraestrutura. Embora a IA tenha muitos benefícios, como respostas mais rápidas e melhor coordenação, ela também apresenta alguns desafios. Estes incluem altos custos, preocupações com a privacidade dos dados e a necessidade de dados precisos. Quando abordamos e levamos em conta esses desafios, podemos maximizar o impacto da IA no gerenciamento eficaz de desastres naturais.

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