A IA poderia nos salvar de desastres naturais?

Os desastres naturais são incrivelmente perigosos. Eles têm um custo monetário, mas muitas vezes também trazem o risco de perda de vidas. Embora a tecnologia tenha melhorado para prever esses eventos, os pesquisadores ainda não a aperfeiçoaram.

No entanto, a IA pode ser a próxima grande novidade na previsão de desastres. Com a sua capacidade de aprender e ser ensinada novamente, a inteligência artificial mostra-se muito promissora na mitigação de danos. Mas poderia realmente salvar-nos de desastres naturais?

Ensinando o software com dados

Os cientistas já estão antecipando como a inteligência artificial poderia ajudar a prever desastres naturais. Um desses modelos analisou dados meteorológicos dos últimos 40 anos com menos precisão, mas velocidades muito mais rápidas. Estas previsões podem tornar-se mais precisas com tempos de avaliação mais rápidos à medida que os programadores ajustam e reensinam os seus modelos. Devido a este potencial de aprendizagem, a IA tem o potencial de notificar o público sobre desastres naturais com maior certeza.

A capacidade da inteligência artificial de reunir e interpretar grandes quantidades de dados será benéfica. Devido às mudanças climáticas, o clima da Terra tornou-se muito mais imprevisível. Para que proprietários e empresas para se preparar para desastres naturais, eles precisam saber quando e onde esses eventos podem acontecer. Os pesquisadores também estão expandindo a IA para ocorrências não climáticas, como terremotos e incêndios florestais.

“As previsões de inteligência artificial podem tornar-se mais precisas com tempos de avaliação mais rápidos à medida que os programadores ajustam e reensinam os seus modelos” 

Como a IA está prevendo desastres

Depois que os cientistas ensinarem o programa sobre esses fenômenos naturais, ele poderá aprender quais sinais procurar. Com isso, a inteligência artificial pode determinar com mais precisão quando ocorrerão desastres e quão perigosos serão.

Alagamentos

Em 2018, o Google começou a implementar IA para prever inundações na Índia. Desde o seu lançamento, este programa expandiu-se agora para o Bangladesh, permitindo quase 250 milhões de pessoas receberão notificações sobre inundações graves. Eles usaram dados mais antigos e coletados recentemente para ensinar seu software a reconhecer os sinais de um desastre em potencial. Através de uma pesquisa realizada com Yale, o Google descobriu que 65% das pessoas que receberam notificação destas inundações optaram por se preparar ou evacuar.

Atualmente, eles pretendem expandir para mais partes de Bangladesh e enviar esses alertas com mais rapidez. Em 2020, duplicaram o tempo de previsão, permitindo que as pessoas se preparassem para mais um dia. O Google também está informando essas áreas afetadas pelas enchentes sobre a quantidade provável de água e onde. À medida que a sua IA aprende, pode continuar a fornecer às pessoas informações precisas sobre como as inundações as podem afetar.

“O Google usou dados mais antigos e coletados recentemente para ensinar seu software a reconhecer os sinais de um desastre em potencial.” 

Terremotos

Uma equipe de geocientistas começou a usar aprendizado de máquina para prever terremotos. Em um laboratório, sua IA foi capaz de avaliar com precisão quando ocorreriam os chamados “terremotos de laboratório”. Outras experiências na Europa replicaram com sucesso as suas descobertas.

Recentemente, Paul Johnson, da equipe inicial de pesquisadores, publicou um artigo sobre testes de campo de terremotos de deslizamento lento no noroeste do Pacífico dos Estados Unidos. O seu modelo poderia identificar o início destes terremotos dias antes de acontecerem, e eles esperam resultados cada vez melhores.

Embora existam algumas críticas sobre a tentativa de antecipar terremotos, esses cientistas concordam que são apenas outra forma de fenômeno natural e que suas previsões não deveriam ser diferentes.

Incêndios

Krisha Rao – Ph.D. estudante da Universidade de Stanford – desenvolveu IA para prever a quantidade de combustível que um possível incêndio florestal contém. O software determina o quão úmidas estão as folhas de uma floresta usando microondas. Se o satélite captar um grande número de ondas refletidas pelas folhas, o risco de incêndio será menor. Seu modelo foi testado em 12 estados dos EUA e tem cerca de 70% de precisão.

Embora cada incêndio seja único, os pesquisadores esperam que a IA possa ajudar. À medida que o software continua a aprender sobre diferentes fatores, sua taxa de previsão precisa pode aumentar.

“O modelo [de Rao] foi testado em 12 estados dos EUA e tem cerca de 70% de precisão [na determinação do risco de incêndio].”

Furacões e Tornados

Os modelos anteriores de previsão de furacões eram imprecisos devido à sua complexidade. No entanto, os cientistas do Laboratório Nacional do Noroeste do Pacífico podem ter encontrado uma forma de utilizar a IA para medir estas complexidades de forma mais fiável. Eles ensinou seu software sobre a conexão entre o comportamento do furacão, a velocidade do vento e a temperatura da água e do ar. Esses pesquisadores acreditam que seu modelo poderia prever como essas tempestades agirão à medida que acontecem e à medida que o clima muda.

Em 2020, o Centro Nacional de Pesquisa Atmosférica começou a testar a previsão de tornados e granizo por IA. Tanto na costa leste como na costa oeste, o seu modelo melhorou significativamente a precisão das previsões tradicionais. Além de prever onde as tempestades aconteceram, sua inteligência artificial determinou se elas produziriam mais danos por granizo ou vento. Isto utiliza cerca de 40 fatores atmosféricos diferentes para encontrar padrões e tomar sua decisão.

Usando Inteligência Artificial para Prever Desastres Naturais

A atual tecnologia de previsão é razoavelmente confiável, mas pode ser melhorada. A IA pode ser exatamente a melhoria de que necessita. Como pode analisar padrões e fazer previsões mais rapidamente do que os humanos, os meteorologistas e outros cientistas poderiam usar a inteligência artificial para identificar condições meteorológicas extremas antes que aconteçam com mais precisão. As suas capacidades de aprendizagem e reaprendizagem poderão salvar mais pessoas de catástrofes naturais.

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