Na manhã de 1º de novembro de 1755 (Dia de Todos os Santos), a cidade de Lisboa fervilhava com fiéis nas igrejas. Ninguém imaginava que, em minutos, terremoto, tsunami e incêndios reduziriam o “orgulho da Europa” a escombros. Tal acontecimento é conhecido como o desastre natural mais antigo já catalogado. Mais de 50.000 pessoas perderam suas vidas e 85% de todas as construções da capital portuguesa foram destruídas.
Graças à IA, hoje em dia podemos prever desastres como o acontecido na capital portuguesa com mais precisão, dando tempo para que pessoas sejam evacuadas e cidades se preparem. Além disso, ferramentas como drones de resgate e sistemas de alerta precoce estão tornando as respostas a emergências mais rápidas e eficientes, um avanço que beneficia diretamente populações mais vulneráveis.
Neste artigo, os leque de possibilidades que a IA pode proporcionar para os seres humanos:
- Previsão e detecções mais rápidas
- Prevenção e mitigação de danos
- Dificuldades e limitações
Previsão e detecções mais rápidas
Entre exemplos do uso da IA para previsão desses desastres naturais podemos citar o Google Flood Forecasting, que prevê enchentes com dias de antecedência, e modelos como o IBM Watson, que refinam previsões de furacões. Ferramentas como o AIDR (Artificial Intelligence for Disaster Response) analisam posts em redes sociais para detectar desastres em tempo real.
Além das previsões, a IA também atua na mitigação usando sensores e satélites que alimentam redes neurais através de deep learning, capazes de identificar sinais precoces de terremotos, como microtremores ou variações na crosta terrestre. Essa combinação de tecnologia e dados não só reduz falsos alarmes, mas também otimiza alertas para comunidades em risco, comprovando que a IA é uma aliada indispensável na gestão proativa de crises.
Prevenção e mitigação de danos
Sistemas como o Prediction of Worldwide Energy Resources (POWER) da NASA ajudam a monitorar secas extremas, enquanto algoritmos de otimização de rotas guiam equipes de resgate durante enchentes ou incêndios florestais.
Além disso, plataformas baseadas em IA avaliam danos pós-desastre por meio de imagens aéreas, agilizando a alocação de recursos para áreas críticas. Com essas soluções, a tecnologia não apenas minimiza perdas materiais, mas também protege vidas, tornando-se um pilar essencial na resiliência global contra catástrofes.
Dificuldades e limitações da previsão de desastres
Apesar dos avanços, a aplicação da Inteligência Artificial na previsão de desastres ainda enfrenta desafios significativos. Um dos principais obstáculos é a falta de dados de qualidade em algumas regiões, especialmente em países em desenvolvimento, onde sistemas de monitoramento são limitados.
Além disso, modelos de IA exigem grande poder computacional, o que pode ser inviável para comunidades com poucos recursos. Outro problema é o risco de falsos positivos ou negativos, que podem gerar alarmes desnecessários ou falhar em alertas críticos, comprometendo a confiança da população.
Questões como privacidade de dados e a dependência excessiva de tecnologia também preocupam especialistas, já que sistemas podem falhar em situações extremas. Por fim, a integração com políticas públicas e a coordenação entre agências ainda é um processo lento, limitando o potencial da IA em larga escala.
Gostou deste artigo? Confira Como a tecnologia auxilia na sustentabilidade para aprender mais sobre como a tecnologia pode ajudar o meio ambiente!
