A inteligência artificial é muitas vezes debatida pelos potenciais riscos para a humanidade, mas organizações humanitárias usam-na para prever a fome, cartografar destruição e levar ajuda sem expor equipas ao perigo.
Entregar alimentos em zonas de conflito, campos minados e áreas inundadas pode colocar os trabalhadores humanitários em risco de vida.
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Agora, tecnologia desenvolvida para controlar veículos exploratórios em planetas distantes está a ser adaptada para retirar os trabalhadores humanitários de algumas das missões de ajuda mais perigosas do mundo.
O projeto AHEAD, uma colaboração entre o Programa Alimentar Mundial (PAM), o centro de investigação aeroespacial alemão DLR, a Cruz Vermelha e parceiros tecnológicos, está a desenvolver veículos operados à distância capazes de transportar bens de primeira necessidade através de zonas consideradas demasiado perigosas ou difíceis para camiões de entrega convencionais.
Imagens de um campo de testes do DLR, na Alemanha, mostram um veículo todo-o-terreno SHERP a avançar por águas abertas e a trepar terreno acidentado.
Sensores fazem a leitura do terreno à frente enquanto um operador controla o veículo à distância, permitindo-lhe avançar sem ninguém ao volante.
O sistema apoia-se na experiência do DLR no desenvolvimento de veículos exploratórios planetários autónomos e operados remotamente, incluindo o rover MMX, construído para explorar Fobos, uma das luas de Marte.
O esforço para aplicar tecnologia emergente no trabalho humanitário vai além das entregas físicas.
A plataforma HungerMap Live, desenvolvida pelo PAM e acessível ao público, utiliza aprendizagem automática e dados quase em tempo real para acompanhar a insegurança alimentar em mais de 95 países.
Segundo a organização, cruza informação sobre fatores como conflitos, meteorologia, riscos climáticos e condições económicas para ajudar a identificar crises de fome emergentes.
"Toda a gente pode ver o HungerMap Live na internet. É possível obter dados em tempo real e, neste momento, estamos mesmo a tentar prever a segurança alimentar com 90 dias de antecedência", afirmou Bernhard Kowatsch, diretor da divisão Global Accelerator and Ventures do PAM.
IA ajuda a mapear uma catástrofe
Mapas fiáveis são igualmente cruciais para as respostas humanitárias. Sem informação sobre estradas, edifícios e centros populacionais, as equipas de ajuda têm dificuldade em decidir para onde evacuar pessoas, montar abrigos ou entregar bens.
Depois de dois terramotos de grande magnitude terem atingido o norte da Venezuela em junho, a escassez de dados geográficos dificultou a avaliação dos danos e a definição de prioridades na assistência.
A Humanitarian OpenStreetMap Team afirma ter utilizado aprendizagem automática para extrair informação sobre edifícios a partir de imagens de satélite. Voluntários analisaram depois essas imagens através da aplicação MapSwipe, assinalando as zonas onde as estruturas pareciam danificadas.
"Nos quatro dias seguintes ao terramoto, conseguimos mobilizar mais de 600 voluntários que, basicamente, deslizavam para a esquerda e para a direita na aplicação móvel, indicando: sim, esta área de edifícios está danificada; não, esta área de edifícios não está danificada", explicou Leen D’hondt, diretora de tecnologia e dados na Humanitarian OpenStreetMap Team.
"E isso ajudou, de facto, as primeiras equipas de resposta a dirigirem-se às zonas certas para a distribuição de alimentos e para todas as outras necessidades que surgem logo após o terramoto", acrescentou D’hondt.
Apesar da rapidez que a IA pode trazer, D’hondt considera que a tecnologia ainda não iguala a precisão do trabalho detalhado efetuado por cartógrafos humanos.
"O mapeamento manual continua a oferecer a melhor qualidade. No entanto, por vezes, a rapidez é mais importante", afirmou.
"Por vezes, é mais importante saber, mais ou menos, onde estão os edifícios. Não estão mapeados na perfeição, mas sabemos quantas pessoas vivem nessa zona. E é aí que, neste momento, entram a IA e os modelos de aprendizagem automática".
Apesar dos rápidos avanços, especialistas afirmam que estes sistemas estão ainda longe de ser integrados de forma rotineira nas respostas de emergência em todo o mundo.
"Neste momento, na maioria dos países praticamente não existem sistemas integrados nestes protocolos de emergência", disse Monique Kuglitsch, gestora de inovação no Instituto Fraunhofer Heinrich Hertz.
"Há exceções. Na Índia, existe um sistema de alerta precoce, baseado em IA, que está operacional. Também na Europa temos um sistema de previsão com IA do Centro Europeu de Previsão do Tempo a Médio Prazo, que está operacional. Mas, em muitos países, continua a ser experimental."