Nos últimos anos, a inovação em machine learning e inteligência artificial tem revolucionado diversos setores, incluindo o de resposta a desastres. Uma ferramenta desenvolvida na Universidade Texas A&M, chamada CLARKE, demonstra como essas tecnologias podem ser aplicadas para acelerar a avaliação de danos em áreas afetadas por calamidades naturais.
Contexto da pesquisa
A proposta da CLARKE surge em um contexto em que a rapidez na avaliação de danos é crucial para a assistência em desastres. O sistema utiliza imagens de drones e algoritmos avançados de machine learning para analisar e classificar danos em edifícios e infraestrutura, tornando-se um recurso valioso durante situações de emergência.
Método proposto
CLARKE aplica técnicas de visão computacional e algoritmos de aprendizado de máquina para processar imagens capturadas por drones. O sistema foi treinado utilizando um conjunto de dados extenso, com imagens de mais de 21.000 casas em 10 desastres significativos, incluindo furacões. Essa abordagem permite que o sistema reconheça padrões de danos em uma variedade de cenários, como inundações e incêndios florestais.
“Este é o primeiro sistema de IA que pode classificar danos em edifícios e estradas a partir de imagens de drones em uma escala e velocidade sem precedentes.”
(“This is the first AI system that can classify building and road damage from drone imagery at this scale and speed.”)— Dr. Robin Murphy, Pioneira em Robótica de Resgate, Texas A&M University
Resultados e impacto
Durante a temporada de furacões de 2024, CLARKE foi utilizado na Flórida e na Pennsylvânia, demonstrando seu valor em situações reais. Em apenas sete minutos, o sistema é capaz de avaliar os danos em cerca de 2.000 casas, um destaque quando comparado aos dias que métodos tradicionais poderiam levar.
Com essa tecnologia, as equipes de emergência podem gerar relatórios abrangentes rapidamente, o que pode salvar vidas e otimizar logística. Além disso, a capacidade do sistema de sugerir rotas alternativas em áreas afetadas é um fator crítico para a resposta eficiente em tempos de crise.
Os organizadores de um treino em Tallahassee relataram uma adesão significativa de mais de 60 membros de mais de 38 agências e empresas privadas. Isso evidencia um crescente interesse por ferramentas de desastre impulsionadas por IA.
CLARKE representa um avanço na tecnologia que não apenas otimiza a avaliação de danos, mas também abre portas para futuras pesquisas no campo de machine learning.
As aplicações possíveis desta tecnologia são vastas, com potencial para revolucionar a forma como intervenções em desastres são realizadas, alinhando eficácia e agilidade na resposta em situações críticas.
Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)
