A IA dos investigadores assinalou mais de 7000 deslizamentos de terras em apenas três horas após um sismo no ano passado.
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À medida que as condições meteorológicas extremas se tornam mais frequentes, os investigadores estão a recorrer à inteligência artificial num esforço para melhor compreender e responder às catástrofes provocadas pelo clima.
Depois de um sismo de magnitude 7,4 ter atingido os arredores de Hualien, em Taiwan, em abril de 2024 - o mais forte no país em 25 anos - milhares de deslizamentos de terra devastaram comunidades montanhosas remotas. Para avaliar os danos, as equipas de emergência recorrem frequentemente a imagens de satélite para identificar as áreas afetadas. Mas a digitalização manual destas imagens pode demorar horas ou mesmo dias.
Os geocientistas da Universidade de Cambridge pensam que têm uma ferramenta para mudar isso. Estão a treinar a IA para detetar deslizamentos de terras e ajudar as equipas de salvamento a agir mais rapidamente.
"No rescaldo de uma catástrofe, o tempo é realmente importante", afirmou Lorenzo Nava, investigador associado dos departamentos de ciências da terra e geografia da universidade, num comunicado.
Uma forma mais rápida de ver o que está a acontecer no terreno
A equipa está a trabalhar para criar modelos de IA que possam identificar automaticamente deslizamentos de terras em imagens de satélite, mesmo quando a cobertura de nuvens ou a escuridão dificultam a sua visualização.
O esforço faz parte do CoMHaz, um grupo de investigação de Cambridge que se dedica a catástrofes em cascata e com múltiplos riscos, em que um evento desencadeia outro ou em que ocorrem vários eventos ao mesmo tempo.
Combinando imagens óticas padrão com dados de radar, que podem penetrar nas nuvens e funcionar à noite, os investigadores esperam tornar os seus modelos de deteção mais rápidos e mais fiáveis em situações de crise.
Na sequência do sismo de Hualien, o sistema detetou mais de 7000 deslizamentos de terras em apenas três horas após a receção das imagens de satélite, de acordo com um estudo recente publicado na revista Natural Hazards and Earth System Sciences. O mesmo processo teria demorado muito mais tempo se fosse efetuado manualmente.
A equipa espera que esta tecnologia ajude os socorristas a dar prioridade às áreas que necessitam de assistência urgente, especialmente em regiões remotas ou montanhosas onde o tempo é crítico. Eventualmente, acreditam que poderá prever deslizamentos de terras antes de estes acontecerem.
Porque é a IA importante à medida que as catástrofes climáticas se agravam?
No ano passado, a Europa enfrentou uma vaga após outra de catástrofes provocadas pelo clima.
Na Suíça, o colapso de um glaciar em maio provocou um deslizamento de terras mortal que envolveu uma pequena aldeia alpina. Antes disso, as cheias repentinas em Valência mataram várias pessoas depois de a precipitação recorde ter sobrecarregado as infraestruturas da cidade. Em todo o sul da Europa, as ondas de calor, os incêndios e as inundações estão a atingir uma intensidade cada vez maior.
Os cientistas afirmam que as alterações climáticas não só estão a aumentar a gravidade destes fenómenos, como também estão a expor as fragilidades dos sistemas de resposta a catástrofes. Os deslizamentos de terras, por exemplo, estão a ser agravados por chuvas fortes, desflorestação e aumento das temperaturas, que tornam as encostas mais instáveis.
A IA pode não ser uma panaceia, mas pode oferecer um apoio muito necessário. Ferramentas como as desenvolvidas pela equipa de Cambridge foram concebidas para dar prioridade aos recursos, identificar mais rapidamente as áreas mais afetadas e, em alguns casos, apoiar os alertas precoces.
Agora, Nava e Maximillian Van Wyk de Vries, professor de riscos naturais em Cambridge e chefe do grupo CoMHaz, estão a trabalhar com cientistas locais no Nepal para testar um sistema de alerta precoce apoiado por IA em Butwal, uma cidade vulnerável a deslizamentos de terras.
Desenvolver uma IA em que os decisores possam confiar
A velocidade não é o único objetivo. Os investigadores também estão a conceber os seus modelos para mostrar por que razão detetam determinadas caraterísticas. Esperam que isso ajude as equipas de resposta a catástrofes e os decisores locais a confiar nas recomendações de IA que recebem. E talvez ajudar as comunidades locais a ter melhores planos de resposta para os piores cenários.
Para melhorar o seu sistema, a equipa de Cambridge juntou forças com a Agência Espacial Europeia, a Organização Meteorológica Mundial e outros parceiros.
Lançou também um desafio de ciência de dados para aperfeiçoar o seu modelo de IA e tornar os seus resultados mais transparentes. Após sismos ou grandes tempestades, dizem os investigadores, uma melhor informação pode salvar vidas.
"É importante que seja mais fácil para os utilizadores finais avaliarem a qualidade da informação gerada pela IA antes de a incorporarem em decisões importantes", afirmou Nava. "Em cenários de alto risco, como a resposta a catástrofes, a confiança nos resultados gerados pela IA é crucial."