Aprende sobre o papel da IA na gestão de catástrofes naturais, desde a previsão de catástrofes até à ajuda nos esforços de recuperação. Explora como a IA pode ser utilizada para salvar vidas.
Os furacões, os terramotos, os incêndios florestais e as inundações fazem parte da natureza. No entanto, nos últimos anos, temos assistido a um aumento da ocorrência destas catástrofes naturais. Muitas pessoas perderam as suas casas, meios de subsistência e vidas devido a catástrofes naturais cada vez mais graves e frequentes. O número de catástrofes relacionadas com o clima triplicou nos últimos 30 anos. De acordo com os relatórios da ONU, a adaptação e a resposta a estas catástrofes custarão aos países em desenvolvimento cerca de 140 a 300 mil milhões de dólares por ano até 2030.
No entanto, graças aos recentes avanços tecnológicos, como a IA, a gestão de catástrofes naturais está a tornar-se mais simplificada, melhorando tudo, desde a previsão de catástrofes até à assistência nos esforços de recuperação. Neste artigo, vamos aprofundar a gestão de catástrofes naturais, explorar a forma como a IA melhora cada passo do processo e as aplicações de IA que nos estão a manter seguros.
Os sistemas de previsão de catástrofes e de deteção precoce da IA podem ajudar a diminuir os danos causados pelas catástrofes naturais. Utilizando estes sistemas, os residentes locais e os socorristas podem ser avisados atempadamente para atenuar os efeitos da catástrofe. As ferramentas de IA podem analisar grandes quantidades de dados e fazer previsões exactas para antecipar as catástrofes naturais, como furacões e incêndios florestais, antes de estas acontecerem.
As técnicas de IA, como a aprendizagem automática e a visão por computador, utilizam redes neurais profundas, que são usadas para analisar vastos conjuntos de dados de vários tipos de fontes, como imagens de satélite, dados meteorológicos e registos históricos. Estas redes contêm neurónios artificiais interligados que podem identificar padrões e anomalias que conduzem a um potencial desastre. Ao processar e analisar a enorme quantidade de dados recolhidos utilizando ferramentas como a análise de grandes volumes de dados, os modelos de IA podem ser treinados para fornecer sistemas de alerta precoce e ajudar a reduzir o impacto das catástrofes naturais.
Por exemplo, a IA pode ser utilizada para prever réplicas de sismos através do processamento de dados sísmicos. Google e Harvard desenvolveram um sistema de IA que analisou dados de 131.000 sismos 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.
Uma vez prevista a ocorrência de uma catástrofe, o passo seguinte na gestão de catástrofes naturais é a preparação. As perdas humanas e económicas podem ser evitadas por sistemas de IA que fornecem informações atempadas e precisas sobre os riscos envolvidos numa catástrofe. Estas informações ajudam as autoridades a prepararem-se para as emergências e a actuarem rapidamente para salvar vidas. Por exemplo, os agricultores, os pescadores e os silvicultores são algumas das comunidades de maior risco quando se trata de catástrofes naturais, e as soluções de IA podem ajudar estas comunidades a evitar perdas.
As soluções de visão por computador e de análise de imagem podem também ajudar a monitorizar e a seguir 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 localizar 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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Outra aplicação importante da IA na gestão das catástrofes naturais é a assistência às equipas de intervenção. Os sistemas de IA podem fornecer dados valiosos em tempo real, como a avaliação de danos e a localização de pessoas em perigo, às equipas de resposta a catástrofes, ajudando-as a atribuir recursos de socorro de forma mais eficiente. Podem também ajudar a acelerar a entrega de ajuda às pessoas nas zonas afectadas e melhorar as decisões e acções dos trabalhadores da linha da frente.
Por exemplo, durante qualquer catástrofe natural, as linhas de apoio de emergência (como o 911) são inundadas com chamadas de socorro. As equipas de resposta podem perder pormenores importantes se todas as chamadas forem encaminhadas para operadores humanos. A IA pode ser utilizada para gerir grandes volumes de chamadas e mensagens em tempo recorde e executar múltiplas funções utilizando caraterísticas como a conversão de voz em texto e o processamento de linguagem natural (PNL). Estas caraterísticas podem extrair o contexto subjacente a cada chamada de emergência para obter informações precisas sobre a natureza exacta da emergência e a localização da pessoa que faz a chamada.
Estas informações reduzem o tempo de chamada e aceleram a resposta a emergências. O mesmo sistema pode ser aplicado a plataformas de redes sociais com a ajuda de ferramentas de IA como a visão computacional e a PNL.
Como é que as plataformas de redes sociais podem ajudar na resposta a catástrofes naturais? Durante uma catástrofe natural, as plataformas de redes sociais podem conter informações cruciais e acionáveis no rescaldo imediato. Por exemplo, as informações de texto, áudio, imagens e vídeo podem ser publicadas nas redes sociais pelas pessoas na área afetada. Gerir e processar manualmente toda esta informação não é fácil, especialmente quando cada segundo é crucial. Ferramentas como a plataforma AIDR (Artificial Intelligence Digital Response) podem ser utilizadas para reduzir os atrasos na resposta, processando automaticamente as mensagens das redes sociais. A plataforma analisa textos e imagens de tweets (ou de outras plataformas de redes sociais) para obter informações humanitárias relevantes. As organizações de resposta a catástrofes podem utilizar os dados extraídos em tempo real para informar as suas acções e melhorar a eficiência dos 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, o processo foi acelerado para horas ou minutos, e o centro de controlo e as equipas de salvamento puderam responder mais rapidamente às áreas afectadas para recuperação.
A fase de recuperação após uma catástrofe natural tem como objetivo reconstruir as comunidades e torná-las mais fortes. Uma das melhores formas de o fazer é prestar apoio em matéria de saúde mental às pessoas das zonas afectadas. Os sobreviventes podem sofrer de problemas de saúde mental como a Perturbação de Stress Pós-Traumático (PTSD) após uma catástrofe deste tipo. As taxas de PTSD após uma catástrofe podem atingir os 40%. As ferramentas de IA podem ser utilizadas para ajudar as pessoas afectadas. Por exemplo, a Omdena é uma empresa que presta apoio à saúde mental utilizando chatbots de IA.
A IA pode também ajudar na investigação e no apoio à saúde mental. Os sistemas de IA podem ser utilizados para prever problemas de saúde mental através da análise de registos de saúde electrónicos com a mesma precisão que os especialistas humanos. Por exemplo, os investigadores utilizaram a IA para analisar os dados das redes sociais e medir os níveis de stress em jovens adultos depois de sofrerem um trauma. De acordo com os seus estudos, a mesma técnica poderia também ser aplicada para compreender o impacto na saúde mental das crises climáticas e das catástrofes naturais, tanto a curto como a longo prazo.
Agora que já discutimos como a IA pode influenciar todos os diferentes processos de gestão de catástrofes naturais, vamos explorar alguns dos prós e contras envolvidos. Eis algumas das vantagens da utilização da IA na gestão de catástrofes:
Apesar dos muitos benefícios, há também limitações relacionadas com a IA na gestão de catástrofes naturais que devem ser tidas em conta. Eis alguns dos principais desafios da IA na gestão de catástrofes 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, seguir furacões e melhorar a resposta a catástrofes e os esforços de recuperação. Ao fazê-lo, 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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