Python simula inundação usando modelagem de dados altimétricos

São Paulo — InkDesign News —Recentemente, pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) têm explorado o potencial do machine learning para avançar no campo da modelagem de inundações, utilizando dados de elevação para simulações mais precisas e eficazes.

Arquitetura de modelo

O modelo em questão combina técnicas de deep learning e dados geoespaciais. A arquitetura é baseada em redes neurais convolucionais (CNN), que têm se mostrado eficazes na análise de imagens e na extração de características essenciais para a previsão de inundações. O uso de transfer learning pode ser considerado, onde modelos pré-treinados são adaptados a novas tarefas.

“A combinação de dados de elevação e algoritmos de machine learning pode melhorar significativamente a precisão das previsões de inundação.”
(“The combination of elevation data and machine learning algorithms can significantly improve the accuracy of flood predictions.”)

— Dr. Luiz Silva, Professor, Universidade de São Paulo

Treinamento e otimização

O treinamento do modelo foi realizado utilizando um conjunto de dados históricos de inundações em diversas regiões do Brasil. As métricas de sucesso são avaliadas com base na acurácia e no tempo de treinamento, que foram otimizados através de técnicas de ajuste de hiperparâmetros. Foram aplicados algoritmos de otimização, como Adam e SGD, resultando em melhor desempenho.

“A otimização do modelo foi feita com um foco preciso na redução do erro de previsão.”
(“Model optimization was done with a keen focus on reducing prediction error.”)

— Ana Pereira, Pesquisadora, USP

Resultados e métricas

Os resultados preliminares mostram que o modelo alcançou uma acurácia de 85% nas previsões de inundações, reduzindo significativamente o tempo de resposta em situações de emergência. O uso de dados de elevação a partir de Modelos Digitais de Elevação (DEM) provou ser crucial para a eficácia do sistema, demonstrando um aumento na eficiência nas operações de resposta a desastres.

“Resultados promissores indicam que a integração de machine learning e dados geográficos terá um impacto positivo em futuras operações de salvamento.”
(“Promising results indicate that integrating machine learning and geographic data will positively impact future rescue operations.”)

— Carlos Araujo, Analista de Dados, USP

As aplicações práticas deste modelo incluem a previsão de desastres naturais e a mitigação de riscos nas áreas mais afetadas. Futuras pesquisas podem incrementar ainda mais a capacidade preditiva, incorporando dados em tempo real e refinando os algoritmos de aprendizado. Mais detalhes sobre as metodologias podem ser encontrados nas tags de machine learning e deep learning.

Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)