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O papel da inteligência artificial nos resgates após o terremoto na Venezuela

Parte da resposta ao terremoto na Venezuela não está acontecendo no chão. Está orbitando a Terra. NASA, Microsoft e União Europeia ativaram sistemas de inteligência artificial e satélites para tentar acelerar o trabalho das equipes de resgate.

E o foco é direto: identificar rapidamente onde o impacto foi maior, explica o Euronews.

“IA e imagens de satélite ajudam a priorizar regiões críticas”, mostram especialistas envolvidos na operação. – Imagem: ollegN/iStock

Corrida contra o tempo começa no espaço

Nos locais atingidos, cada minuto conta. Enquanto equipes ainda buscam sobreviventes entre os escombros, satélites e sistemas de IA analisam o cenário de cima.

A NASA entrou em ação com seu programa de resposta a desastres, em parceria com pesquisadores da Universidade Estadual do Oregon. A estratégia é comparar imagens de radar feitas antes e depois do terremoto.

O objetivo é detectar mudanças no solo e nas construções. Simples na teoria, complexo na prática.

Uma estimativa inicial aponta cerca de 59 mil estruturas possivelmente danificadas ou destruídas. O número ainda pode mudar.

Satélites europeus entram como base do sistema

Boa parte dessa análise depende do Copernicus, programa europeu de observação da Terra. Os satélites Sentinel-1, operados pela União Europeia e pela Agência Espacial Europeia, capturam imagens de alta precisão.

Essas imagens conseguem identificar até pequenas alterações no terreno — deslocamentos de centímetros.

Depois disso, entra a inteligência artificial. Ela organiza o volume enorme de dados e transforma tudo em mapas mais fáceis de entender.

  • imagens de radar dos satélites Sentinel-1
  • detecção de deslocamentos mínimos no solo
  • identificação de alterações estruturais em edifícios
  • apoio na criação de mapas de risco
Bombeiros trabalhando em escombros após terremoto
Dados do espaço são transformados em mapas de risco quase em tempo real para apoiar equipes de resgate. – Imagem: Frame Stock Footage/Shutterstock

Microsoft usa IA para organizar o caos

A Microsoft participa por meio do laboratório “AI for Good”. Lá, foram criados modelos de visão computacional que analisam milhares de imagens automaticamente.

Esses sistemas não “decidem” nada sozinhos. Eles apenas classificam estruturas com maior ou menor chance de dano.

Isso ajuda a priorizar regiões que precisam de atenção primeiro.

“Essas ferramentas não substituem a inspeção presencial, mas ajudam a orientar o trabalho em campo com mais precisão”, destacam especialistas.

Ilustração mostra inteligência artificial em um smartphone diante de gráfico financeiro em queda.
Informações integradas ajudam governos e ONGs a coordenar respostas mais rápidas em meio à crise. – Imagem: Sergio Photone / Shutterstock

Dados chegam às equipes em terra

Tudo isso é centralizado no Centro de Dados Humanitários (HDX), da ONU. É lá que governos, ONGs e equipes de emergência acessam mapas quase em tempo real.

Leia mais:

Funciona como uma espécie de painel comum para todos os envolvidos na resposta ao desastre.

Ainda assim, há um ponto importante que não muda: a checagem final precisa ser feita no local. A tecnologia ajuda a enxergar o cenário mais rápido. Mas não substitui quem está lá dentro, lidando com ele de perto.

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Google usa Gemini para prever enchentes repentinas em 150 países

O Google anunciou nesta quinta-feira (12) o lançamento do Groundsource, uma metodologia baseada em inteligência artificial que promete fechar um “buraco” histórico na previsão de desastres naturais: as enchentes repentinas. Diferente das cheias de rios, que são mais graduais, essas enchentes urbanas são notoriamente difíceis de prever por falta de dados históricos de alta qualidade.

Para resolver isso, a gigante das buscas recrutou o Gemini. A IA analisou milhões de relatórios públicos e artigos de notícias dos últimos 20 anos, identificando mais de 2,6 milhões de eventos de inundação em 150 países para treinar um novo modelo de previsão.

Inteligência artificial onde o radar não alcança

O grande trunfo do Groundsource é transformar linguagem em dados geoespaciais. Segundo o Google, o Gemini “leu” cerca de 5 milhões de notícias para isolar relatos de enchentes, que foram cruzados com dados do Google Maps para determinar limites geográficos precisos.

Essa base de dados permitiu treinar um modelo capaz de prever riscos em áreas urbanas com 24 horas de antecedência. A novidade já está integrada ao Flood Hub, plataforma da empresa que já monitora cheias ribeirinhas para mais de 2 bilhões de pessoas.

A iniciativa é especialmente valiosa para regiões que não possuem infraestrutura cara de sensores meteorológicos ou radares de alta precisão. “Estamos agregando milhões de relatórios para extrapolar para áreas onde não há tanta informação disponível”, afirmou Juliet Rothenberg, gerente de programa da equipe de Resiliência do Google, ao site Engadget.

Limitações e o futuro da resiliência global

Apesar do avanço, a tecnologia ainda enfrenta desafios técnicos. Conforme reportado pelo Engadget, o modelo atual identifica riscos em áreas de 20 quilômetros quadrados, o que é menos preciso do que sistemas que utilizam radares locais em tempo real (como o serviço meteorológico dos EUA). Por não integrar dados de precipitação instantânea de radar, ele funciona mais como um indicador de probabilidade do que um rastreador de chuva em tempo real.

Ainda assim, o impacto prático já começou. Parceiros humanitários relataram que a ferramenta ajudou na resposta rápida a eventos localizados.

O que vem por aí:

  • Código aberto: o Google está disponibilizando o conjunto de dados como um benchmark aberto para que cientistas e agências de emergência possam escalar o impacto.
  • Novas fronteiras: a mesma lógica de usar o Gemini para “minerar” relatórios públicos pode ser aplicada no futuro para prever ondas de calor e deslizamentos de terra.

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