Mecanismo avançado de prevenção de enchentes utiliza Inteligência Artificial e Machine Learning
A chegada do Sistema de Alerta de Inundações baseado em Inteligência Artificial e Machine Learning, ao Brasil, foi anunciada nesta terça-feira, dia 29, pelo Google e pelo Serviço Geológico do Brasil (SGB-CPRM). A tecnologia já é utilizada em outros países, como Índia e Bangladesh, e agora vai estar disponível também no Brasil, Colômbia, Sri Lanka e também em 15 países africanos, incluindo Chade, Nigéria, República do Congo e África do Sul.
No Brasil, a novidade se junta às soluções do Google de alerta contra desastres ambientais, como os Alertas SOS e os Avisos Públicos. A solução do Google e do SGB/CPRM chega em momento propício, já que nos últimos anos o país tem sofrido ainda mais com as enchentes, que costumam acontecer de maneira grave entre os meses de dezembro e janeiro. O sistema de previsão de enchentes pode ajudar governos locais, entidades e a população a se prevenir contra desastres naturais.
Segundo relatório das Nações Unidas, o Brasil é um dos países com população mais exposta a riscos de inundações ribeirinhas no mundo. Entre 2000 e 2019, mais de 70 milhões de pessoas foram afetadas por enchentes no país.
Como vai funcionar?
O Sistema de Alertas de Inundações combina conjuntos de dados como níveis de água dos rios, indicadores meteorológicos e imagens de satélite, o poder computacional e a experiência em aprendizado de máquina para desenvolver sistemas automatizados de previsão e alerta de inundações em escala global.
O Google fornece essas previsões e alertas para indivíduos em risco, governos parceiros e organizações sem fins lucrativos (ONGs) em diversas regiões do mundo. No Brasil, o Sistema será implementado em duas etapas, em parceria com a SGB-CPRM:
- Emissão de alertas de inundações ribeirinhas em tempo real para mais de 60 localidades em todo o Brasil – mostrando onde as inundações estão ocorrendo em tempo real;
- Emissão de alertas com previsões de inundações geradas pelo time de hidrologia do SGB-CPRM e pelos sistemas do Google em áreas selecionadas do Brasil.
Esses alertas estarão disponíveis na Pesquisa Google, no Mapas e na nova plataforma de informações sobre enchentes do Google – FloodHub, lançada em 22 de outubro (g.co/floodhub).
Ao longo dos próximos meses, a cobertura dos alertas e previsões será expandida para outras regiões do país. A parceria entre Google e o SGB-CPRM fornece um modelo para outras organizações desenvolverem projetos ambiciosos de adaptação a riscos climáticos.
Inundações
As inundações causam milhares de mortes e geram danos econômicos em todo o mundo anualmente. Seus impactos são particularmente graves para indivíduos e regiões com poucos recursos. A previsão precisa e acessível tem o potencial de diminuir as fatalidades e os danos relacionados, principalmente na economia.
No ano passado, o Google enviou 115 milhões de notificações e alertas de inundações para 23 milhões de pessoas na Índia e em Bangladesh, direcionando-as para alertas de enchentes na pesquisa e nos mapas do Google, ajudando a salvar inúmeras vidas – para mais informações, clique aqui.
Serviço Geológico do Brasil
O Serviço Geológico do Brasil (SGB) opera Sistemas de Alerta Hidrológico em 17 bacias hidrográficas ao longo do território brasileiro, com monitoramento automático de chuvas e níveis de rios, mapas de riscos hidrológicos, e envio de boletins de monitoramento e alerta com previsões de inundação. As informações deste monitoramento são enviadas periodicamente aos órgãos de defesa civil, agentes públicos estaduais e municipais, além da população de modo geral.
Reconhecido como serviço essencial à sociedade, os Sistemas de Alerta do SGB-CPRM consistem no monitoramento e previsão de níveis de rios, gerando e disseminando informações hidrológicas para subsidiar a tomada de decisões por parte da população e dos órgãos relacionadas à mitigação dos impactos de eventos hidrológicos extremos, com atuação já consolidada nacionalmente e executada em parceria com as defesas civis municipais e estaduais.
Fonte: CicloVivo
