IA na gestão de catástrofes naturais

Furacões, terremotos, incêndios florestais e inundações fazem parte da natureza. No entanto, nos últimos anos, temos observado um aumento na ocorrência desses desastres naturais. Muitas pessoas perderam suas casas, seus meios de subsistência e a vida devido à crescente gravidade e frequência dos desastres naturais. 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 por ano até 2030.

No entanto, graças aos avanços recentes em tecnologias como a IA, o gerenciamento de desastres naturais está se tornando mais eficiente, aprimorando tudo, desde a previsão de desastres até o auxílio nos esforços de recuperação. Neste artigo, vamos abordar o gerenciamento de desastres naturais, explorar como a IA melhora cada etapa do processo e destacar aplicações de IA que ajudam a manter as pessoas em segurança.

Fig. 1. Gráfico que mostra o aumento dos desastres naturais de 1900 a 2019.

Uso da IA na previsão de desastres para uma gestão proativa de riscos#

Os sistemas de detecção precoce e previsão de desastres com IA podem ajudar a reduzir os danos causados por desastres naturais. Com esses sistemas, moradores locais e equipes de emergência podem ser alertados com antecedência para mitigar os efeitos do desastre. As ferramentas de IA podem analisar grandes volumes de dados e fazer previsões precisas para antecipar desastres naturais, como furacões e incêndios florestais, antes que ocorram.

Técnicas de IA, como aprendizado de máquina e visão computacional, usam redes neurais profundas para analisar enormes conjuntos de dados provenientes de várias fontes, como imagens de satélite, dados meteorológicos e registros históricos. Essas redes contêm neurônios artificiais interconectados que conseguem identificar padrões e anomalias que podem indicar um desastre. Ao processar e analisar a enorme quantidade de dados coletados com ferramentas como análise de big data, os modelos de IA podem ser treinados para fornecer sistemas de alerta antecipado e ajudar a reduzir os impactos dos desastres naturais.

Por exemplo, a IA pode ser usada para prever réplicas de terremotos processando dados sísmicos. O Google e a Universidade Harvard desenvolveram um sistema de IA que analisou dados de 131.000 terremotos e réplicas. Quando testado em 30.000 eventos sísmicos, esse sistema de IA demonstrou maior precisão na previsão dos locais das réplicas em comparação com os métodos tradicionais. No exemplo de previsão de réplicas mostrado abaixo, as regiões com previsão de réplicas estão marcadas em vermelho. Os pontos pretos indicam os locais das réplicas observadas, e a linha amarela mostra as falhas que se romperam durante o terremoto principal.

Fig. 2. Imagem que ilustra o resultado da previsão de réplicas.

Sistemas de preparação para desastres com tecnologia de IA#

Depois que um desastre é previsto, a próxima etapa do gerenciamento de desastres naturais é a preparação. Sistemas de IA que fornecem informações oportunas e precisas sobre os riscos envolvidos em um desastre podem evitar perdas humanas e econômicas. Essas informações ajudam as autoridades a se prepararem para emergências e agirem rapidamente para salvar vidas. Por exemplo, agricultores, pescadores e silvicultores estão entre as comunidades que correm maior risco diante de desastres naturais, e soluções de IA podem ajudá-las a evitar prejuízos.

Soluções de visão computacional e análise de imagens também podem ajudar a monitorar e acompanhar padrões meteorológicos, processando imagens de satélite em tempo real. Ao monitorar a trajetória desses desastres, como ciclones, as áreas potencialmente afetadas podem se preparar melhor. Por exemplo, a NASA usou computação em nuvem e técnicas de aprendizado profundo em fotos de satélite para acompanhar furacões como Harvey e Florence. O sistema superou os métodos padrão em seis vezes, permitindo acompanhar o furacão a cada hora, em vez de a cada seis horas, como nos métodos tradicionais.

Fig. 3. Monitoramento e rastreamento do furacão Florence usando aprendizado profundo (Fonte).

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

Outra aplicação importante da IA no gerenciamento de desastres naturais é ajudar as equipes de resposta. Os sistemas de IA podem fornecer dados valiosos em tempo real, como avaliações de danos e o rastreamento da localização de pessoas em perigo, às equipes de resposta a desastres, ajudando-as a distribuir os recursos de socorro com mais eficiência. Eles também podem ajudar a acelerar a entrega de ajuda às pessoas nas áreas afetadas e aprimorar as decisões e ações dos profissionais de assistência na linha de frente.

Por exemplo, durante qualquer desastre natural, as linhas telefônicas de emergência, como o 911, recebem uma enxurrada de chamadas de socorro. As equipes de resposta podem não perceber detalhes importantes se todas as chamadas forem encaminhadas a operadores humanos. A IA pode ser usada para gerenciar grandes volumes de chamadas e mensagens em tempo recorde e executar várias funções com recursos como conversão de fala em texto e processamento de linguagem natural (NLP). Esses recursos podem extrair o contexto de cada chamada de emergência para obter informações precisas sobre a natureza exata da emergência e a localização de quem ligou.

Essas informações reduzem o tempo das chamadas e aceleram a resposta a emergências. O mesmo sistema pode ser aplicado a plataformas de redes sociais com a ajuda de ferramentas de IA que combinam visão computacional e PLN.

Como as plataformas de redes sociais podem ajudar na resposta a desastres naturais? Durante um desastre natural, as redes sociais podem conter informações cruciais e úteis logo após o ocorrido. Por exemplo, pessoas nas áreas afetadas podem publicar textos, áudios, imagens e vídeos nas redes sociais. 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 reduzir os atrasos na resposta ao processar automaticamente as publicações nas redes sociais. A plataforma analisa textos e imagens de tweets (ou de outras redes sociais) para obter informações humanitárias relevantes. As organizações de resposta a desastres podem usar os dados em tempo real extraídos para orientar suas ações e aumentar a eficiência de seus esforços.

As inovações em IA também podem ajudar diretamente as equipes de resgate na linha de frente. Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8 podem ajudar a avaliar os danos causados na área afetada usando imagens de satélite e métodos como a segmentação semântica, que classifica cada pixel de 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 aos edifícios nas áreas atingidas por desastres, muito mais rapidamente do que os métodos tradicionais de detecção. Com esses métodos, o processo foi acelerado para algumas horas ou minutos, permitindo que o centro de controle e as equipes de resgate respondessem mais rapidamente nas áreas afetadas durante a recuperação.

Fig. 4. Avaliação de danos usando segmentação semântica.

IA na recuperação de desastres naturais por meio do apoio à saúde mental#

A fase de recuperação após um desastre natural tem como objetivo reconstruir as comunidades e torná-las mais fortes. Uma das melhores maneiras de fazer isso é oferecer apoio à saúde mental às pessoas nas áreas afetadas. Após um desastre, os sobreviventes podem sofrer de problemas de saúde mental, como transtorno de estresse pós-traumático (PTSD). A taxa de PTSD após um desastre pode chegar a 40%. Ferramentas de IA podem ser usadas para ajudar as pessoas afetadas. Por exemplo, a Omdena é uma empresa que oferece apoio à saúde mental usando chatbots com IA.

Fig. 5. Chatbot de IA para ajudar pacientes com PTSD.

A IA também pode ajudar na pesquisa e no apoio à saúde mental. Os sistemas de IA podem prever problemas de saúde mental analisando registros eletrônicos de saúde com a mesma precisão de especialistas humanos. Por exemplo, pesquisadores usaram IA para analisar dados de redes sociais e avaliar os níveis de estresse de jovens adultos após experiências traumáticas. De acordo com os estudos, a mesma técnica também poderia ser aplicada para compreender os impactos de crises climáticas e desastres naturais na saúde mental, tanto a curto quanto a longo prazo.

Prós e contras do uso da IA na gestão de desastres#

Agora que discutimos como a IA pode influenciar os diferentes processos de gestão de desastres naturais, vamos explorar alguns dos prós e contras envolvidos. Veja algumas vantagens do uso da IA na gestão de desastres:

• Melhorar a coordenação: Os sistemas de IA podem ser usados para melhorar a coordenação entre diferentes órgãos e organizações envolvidos 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 importantes durante um desastre natural, quando cada segundo é crucial.
• Adaptação às mudanças climáticas a longo prazo: A IA pode ajudar a identificar e avaliar os impactos das mudanças climáticas, permitindo que comunidades de todo o mundo desenvolvam estratégias de adaptação a longo prazo.

Apesar dos muitos benefícios, também é importante considerar as limitações da IA na gestão de desastres naturais. Veja alguns dos principais desafios do uso da IA na gestão de desastres naturais:

• Altos custos de implementação: Desenvolver e implementar sistemas de IA para o gerenciamento de desastres pode ser caro, pois muitas vezes exige investimentos significativos em hardware, software e conhecimentos especializados em IA.
• Preocupações com a privacidade dos dados: Os sistemas de IA usam dados geoespaciais de satélite, dados de redes sociais e de comunicações de linhas de ajuda, entre outras fontes, para avaliar danos e rastrear pessoas durante um desastre. Isso gera preocupações com a privacidade relacionadas ao uso de informações pessoais sem consentimento e à possível vigilância.
• Dependência da qualidade dos dados: As previsões de um modelo de IA só podem ser tão boas quanto a qualidade e a quantidade dos dados usados no treinamento. Se os modelos de IA forem treinados com dados imprecisos, os resultados poderão ser menos eficazes, especialmente em situações críticas.

Considerações finais sobre IA na gestão de desastres naturais#

Exploramos como a IA pode ajudar a salvar vidas durante desastres naturais. Ela nos ajuda a prevê-los, nos prepararmos, respondermos e nos recuperarmos deles com mais eficácia. As ferramentas de IA podem prever terremotos, rastrear furacões e aprimorar os esforços de resposta e recuperação em caso de desastres. Isso ajuda a minimizar o impacto dos desastres tanto nas pessoas quanto na infraestrutura. Embora a IA ofereça muitos benefícios, como respostas mais rápidas e melhor coordenação, ela também apresenta desafios. Entre eles estão os altos custos, as preocupações com a privacidade dos dados e a necessidade de dados precisos. Ao enfrentarmos esses desafios e levarmos em conta seus impactos, podemos maximizar a contribuição da IA para a gestão eficaz de desastres naturais.

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