Modelos bem treinados antecipam desastres

Inundações causam milhares de mortes todos os anos © Juergen Faelchle/Shutterstock

Hoje, mais de um quinto da população mundial corre um risco significativo de inundações. Um contexto alarmante, em que a IA parece ter uma palavra a dizer.

A Inteligência Artificial (IA) atua como parceira indispensável na administração de calamidades naturais, exemplificada pelo caso da Pano AI. As tendências recentes indicam que as alterações climáticas desempenham um papel crucial na exacerbação destes acontecimentos, sendo-lhes atribuídos factores como o aumento das chuvas intensas, a alteração dos padrões meteorológicos globais e a escalada do nível do mar. De facto, de acordo com um relatório publicado pelo Banco Mundial em 8 de Junho de 2022, aproximadamente 1,81 mil milhões de pessoas correm alto risco de sofrer inundações a nível mundial, ilustrando a magnitude desta preocupação crescente.

7Analytics: inovação na previsão de inundações

Na 7Analytics, localizada em Bergen, sudoeste da Noruega, nosso foco principal está no fornecimento de serviços avançados de análise de dados. Nossa equipe multidisciplinar é composta por profissionais qualificados das áreas de ciência da computação e geologia. Nosso objetivo é fornecer previsões de enchentes em tempo real para agências governamentais locais, bem como para empresas privadas. O cofundador Jonas Torland elucida que somos capazes de antecipar com precisão eventos de inundação iminentes com até uma semana de antecedência por meio de nossos métodos proprietários.

Nosso software proprietário pode compilar com eficiência um extenso conjunto de dados, incluindo informações meteorológicas, detalhes topográficos, características hidrológicas, fatores demográficos e capacidades de drenagem. Esta recolha abrangente de dados permite-nos prever o movimento da água e identificar regiões vulneráveis. Por exemplo, podemos prever que poderá haver um aumento de 50 cm nos níveis de água na entrada da sua propriedade nos próximos cinco dias, bem como estimar o prazo para melhorias.

Exemplo de mapa analisado pelo software 7Analytics, mostrando as áreas mais expostas em vermelho © 7Analytics

Desafios da IA ​​na gestão de inundações

Além da 7Analytics, existem outras empresas que oferecem soluções semelhantes. Um exemplo disso é uma empresa sediada em Londres chamada Neara, que utiliza simulações virtuais para mitigar potenciais danos à infra-estrutura eléctrica causados ​​por inundações.

O Google lançou um sistema de alerta gratuito chamado Flood Hub, que monitora inundações de rios em mais de 80 países em todo o mundo. Esta plataforma de fácil utilização foi concebida para fornecer aos indivíduos informações críticas sobre potenciais eventos de inundação antes da sua ocorrência. O vice-presidente de engenharia do Google, Yossi Mathias, enfatiza que o objetivo principal da empresa é manter os cidadãos informados e preparados antecipadamente sobre quaisquer ameaças iminentes de inundação.

A IA possui a capacidade de gerar previsões em regiões com escassa informação arquivística, mas não deve ser considerada uma solução omnipotente. Este sentimento é ecoado por Amy McGovern, afiliada à Universidade de Oklahoma e líder do NSF AI Institute focado em IA confiável nas áreas de tempo, clima e oceanografia costeira. Ela enfatiza que o desempenho do modelo depende exclusivamente da pertinência dos dados coletados. Por exemplo, quando a escassez de dados prevalece em regiões propensas a inundações pouco frequentes, a precisão das previsões torna-se cada vez mais desafiadora.

A implementação da inteligência artificial (IA) para a gestão de riscos ambientais é um desenvolvimento relativamente novo neste campo e fortemente dependente de dados para uma previsão precisa. Embora a IA represente uma ferramenta valiosa no combate às consequências adversas das alterações climáticas, não deve ser vista como infalível. No entanto, a IA serve como um importante recurso suplementar na abordagem destas questões críticas.

Fontes: BBC, Banco Mundial

*️⃣ Link da fonte:

Flood Hub , BBC , Mundo Banco ,