06/Aug/2024

As mudanças climáticas têm sido um grande desafio para as cidades e, principalmente depois do desastre no Rio Grande do Sul, municípios têm buscado soluções com inteligência artificial (IA) que ajudem a prever e evitar catástrofes. Grandes metrópoles, como São Paulo e Rio de Janeiro, já têm iniciativas no setor. Santo André (SP) se inspirou em um trabalho de conclusão de curso (TCC) para criar uma estratégia com base nesse tipo de tecnologia, que agora é necessidade. O projeto era de três estudantes do Instituto de Tecnologia de Mauá que em 2019 consultaram a Defesa Civil de Santo André em busca de dados para construir uma IA capaz de prever alagamentos. Em junho do ano passado, a prefeitura decidiu contratar um serviço de IA com essa finalidade. Segundo o Departamento de Proteção e Defesa Civil, o município de Santo André tem um banco de dados muito grande. Mas, a informação, se não trabalhada, não tem nada.

Com a IA, a equipe da Defesa Civil municipal vai poder comparar e entender melhor o que esses números dizem. Vai saber quantas ocorrências (de motivos variados) já houve em determinado local, qual a previsão meteorológica das próximas horas e dias e dizer, a partir dos ensinamentos, o que pode acontecer se a previsão de chuva se concretizar. A IA vai olhar para o que já aconteceu no passado e dizer se é para continuar neste mesmo caminho ou não. A alimentação de dados será contínua, garantindo atualização em tempo real, algo essencial em um cenário que muda o tempo todo, como é o das mudanças climáticas. Com o tempo, a prefeitura pretende expandir as funcionalidades da plataforma, para que ela passe a detectar também deslizamentos de terra, entre outros possíveis impactos negativos. O investimento total previsto para os cinco anos iniciais de operação é de R$ 1,4 milhão.

Os recursos foram liberados via Banco de Desenvolvimento da América Latina (CAF). O processo de criação da IA de Santo André, que é personalizada a partir da base de dados e das necessidades do município, começou em junho de 2023, com o levantamento, a organização e a centralização dos dados de diferentes secretarias, da Defesa Civil, da empresa de meteorologia Climatempo e do Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden), órgão do governo federal. Não existia um lugar centralizado com dados meteorológicos. Uma das primeiras fases do projeto foi estruturar um data lake (local para armazenar todos os dados), onde foi criado um sistema automatizado, reunindo as informações de todos os diferentes bancos e inserindo na plataforma, de acordo com a Gitly, empresa responsável pelo projeto.

A equipe, que conta com agentes da Defesa Civil municipal e da empresa contratada, fez modelagens com os dados disponíveis e testou diferentes métodos até chegar a um conjunto de possíveis comunicados à Defesa Civil municipal com base na análise automática dos dados. A partir desses comunicados, os agentes poderão apurar melhor a situação e tomar decisões sobre ações preventivas, emissões de alerta de perigo, entre outras possíveis medidas. A operação da plataforma começará em novembro, no início do próximo período de chuvas, em fase de teste. Inicialmente, serão apenas algumas bacias hidrográficas e bairros (aqueles com maior histórico de ocorrências graves) monitorados. Depois, será expandido para todas as bacias e bairros do município.

Cada bacia hidrográfica ou bairro de Santo André demanda a criação de uma inteligência artificial única, pois os dados e condições são diferentes para cada um. Dados de deslizamentos também já estão sendo trabalhados e informativos sobre esse tipo de acidente devem ser incluídos pela IA. Segundo a Associação Nacional de Cidades Inteligentes, Tecnológicas e Inovador, o processo de implementação de uma inteligência artificial pode ser demorado. Mas, depois de desenvolvida a tecnologia, a tendência é de que todos os processos sejam ágeis. Quando se fala de qualquer modelo de crescimento, se fala em crescimento linear. Já a inteligência artificial segue o princípio da exponencialidade. Depois de instalada, o avanço é muito rápido. A infraestrutura tecnológica anterior ajudou no processo.

No total, são 26 estações meteorológicas próprias e a prefeitura diz estar implementando 78 fluviômetros, que fazem a medição da lâmina d’água em rios e inundações, além de 3 mil câmeras de monitoramento. Sem as estações meteorológicas distribuídas por regiões da cidade não seria possível, por exemplo, prever com precisão o volume de chuva esperado e registrado em cada bairro e/ou bacia hidrográfica. Em relação à previsão e à remediação de desastres climáticos, é essencial que a IA seja desenvolvida de modo personalizado. Também são necessários dados de qualidade, atualizados com frequência. O Brasil está muito atrasado nesse aspecto, por falta de investimentos nessa área. Não dá para o Brasil importar essas tecnologias.

Tem de desenvolver a tecnologia local, porque o que foi feito nos Estados Unidos, por exemplo, não foi desenvolvido para condições locais. Ressalta-se a importância e necessidade de parcerias com universidades brasileiras para desenvolver soluções tecnológicas baseadas nos cenários e necessidades locais. A parceria com a universidade é fundamental, até porque há um P&D (termo para o processo de desenvolvimento de produtos) forte no mundo acadêmico. Também há uma parte de pesquisa acadêmica que não pode ser desprezada. É preciso lembrar que tudo que está acontecendo em relação à crise climática é porque foi desprezado o que o meio acadêmico e os pesquisadores vinham falando que aconteceria. Santos, no litoral paulista, também está finalizando a contratação de uma inteligência artificial para análise de imagens de satélite.

O objetivo também será prever períodos de chuva intensa e se precaver dos riscos de deslizamentos de encostas. No Rio de Janeiro, projetos de georreferenciamento também têm sido testados para áreas de risco geológico, especialmente nas comunidades em morros e encostas. E, em São Paulo, o Sistema Urano, assim que detecta um alagamento, já abre ordem de serviço para garantir o pronto atendimento necessário, com envio de equipes e equipamentos. Em média, 40 minutos depois de temporais, as principais vias têm a rotina devolvida a partir desse processo. A ferramenta também monitora a situação dos piscinões e pôlderes (porção de terrenos baixos) em tempo real, 24h por dia. Fonte: Broadcast Agro. Adaptado por Cogo Inteligência em Agronegócio.