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 utilizada para prever réplicas de terramotos através do processamento de dados sísmicos. Google e Harvard desenvolveram um sistema de IA que analisou dados de 131 000 terramotos e réplicas. Quando testado em 30.000 eventos sísmicos, este sistema de IA mostrou maior precisão na previsão de localizações de réplicas em comparação com os métodos tradicionais. No exemplo de uma previsão de réplicas mostrado abaixo, as regiões previstas para sofrer réplicas estão marcadas a vermelho. Os pontos pretos são as localizações das réplicas observadas e a linha amarela mostra as falhas que se romperam durante o abalo 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. 

As soluções de visão computacional e de análise de imagem podem também ajudar a monitorizar e track os padrões meteorológicos através do processamento de imagens de satélite em tempo real. Ao monitorizar o percurso de tais catástrofes (como ciclones), as áreas que podem ser afectadas podem estar mais bem preparadas para as enfrentar. Por exemplo, a NASA utilizou técnicas de computação em nuvem e de aprendizagem profunda em fotografias de satélite para track furacões como o Harvey e o Florence. O seu sistema superou em seis vezes o desempenho dos métodos padrão, permitindo que o furacão fosse rastreado de hora a hora e não de seis em 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 da IA também podem ajudar as equipas de salvamento diretamente da linha da frente. Modelos de visão por computador como o Ultralytics YOLOv8 podem ajudar a avaliar os danos causados na área afetada utilizando imagens de satélite e métodos como a segmentação semântica, que classifica cada pixel de uma imagem em categorias específicas. Por exemplo, durante o rescaldo do terramoto na Turquia, o Departamento de Defesa dos EUA utilizou a segmentação semântica e as imagens de satélite para identificar e categorizar a gravidade dos danos nas infra-estruturas e nos edifícios das zonas sinistradas a um ritmo muito mais rápido do que os métodos de deteção tradicionais. Utilizando estes métodos, aceleraram o processo para horas ou minutos, e o centro de controlo e as equipas de salvamento puderam responder mais rapidamente nas áreas afectadas para 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 utilizam dados geoespaciais de satélite, dados das redes sociais e das comunicações das linhas de apoio, entre outras fontes, para avaliar os danos e track pessoas durante uma catástrofe. Este facto suscita preocupações em matéria de privacidade no que respeita à utilização não consentida de informações pessoais e à 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

Já explorámos a forma como a IA pode ajudar a salvar a vida das pessoas de uma catástrofe natural. Ajuda-nos a prever, preparar, responder e recuperar de forma mais eficaz. As ferramentas de IA podem prever terramotos, track furacões e melhorar a resposta a catástrofes e os esforços de recuperação. Isto ajuda a minimizar o impacto das catástrofes tanto nas pessoas como nas infra-estruturas. Embora a IA tenha muitos benefícios, como respostas mais rápidas e melhor coordenação, também tem alguns desafios. Estes incluem custos elevados, preocupações com a privacidade dos dados e a necessidade de dados exactos. Quando abordamos e temos em conta estes desafios, podemos maximizar o impacto da IA na gestão eficaz das catástrofes naturais.

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