ABU DHABI, 10 de maio de 2024 (WAM) -- A Universidade Mohamed bin Zayed de Inteligência Artificial (MBZUAI, na sigla em inglês) está investigando como a inteligência artificial (IA) pode fornecer soluções para o planejamento urbano em todo o mundo. A meta é ajudar a enfrentar o aumento de eventos extremos devido às mudanças climáticas.
Após o recente recorde do sistema meteorológico de 16 de abril em toda a região do Golfo, uma equipe de pesquisadores e estudantes da MBZUAI, liderada pelo professor associado de visão computacional, Dr. Salman Khan, combinou técnicas de IA e visão computacional para criar um protótipo de análise automatizada de dados de satélite para avaliação de inundações.
Em três estudos de caso localizados para o Palm em Dubai, a área de Musaffah em Abu Dhabi e a região de AlBuraimi em Omã, os pesquisadores utilizaram dados espaciais de satélite disponíveis para comparar imagens de sensoriamento remoto antes e depois da tempestade. O objetivo da análise é fornecer uma ferramenta útil de detecção de mudanças para as prefeituras e autoridades locais, a fim de avaliar rapidamente o impacto das chuvas fortes.
A ferramenta pode localizar com precisão quais estradas são fortemente afetadas pelo acúmulo de água após eventos extremos de chuva (mostradas como linhas amarelas que se sobrepõem às áreas de inundação) e apontar a infraestrutura crítica afetada, como hospitais, escolas, restaurantes e shopping centers, complexos industriais, áreas residenciais e aglomerados populacionais que podem estar em maior perigo.
Atualmente, o experimento está em seus estágios iniciais e conta com modelos de IA e dados gratuitos disponíveis publicamente, incluindo imagens do Sentinel-2 com resolução de dez metros e OpenStreetMap. Nesse sistema, voluntários do mundo todo contribuem com informações geográficas como ruas, pontos de interesse e marcos com esforço comunitário para garantir a autenticidade dos dados.
"Com base em nossa análise da área de estudo de caso de Dubai, descobrimos que 140 dos 2.963 quilômetros foram afetados pela chuva, incluindo áreas primárias, residenciais, de serviços e rodovias", disse o Dr. Khan. "Nessas imagens, a partir da representação colorida, podemos estimar a profundidade da água. Observamos que uma área construída de aproximadamente seis quilômetros quadrados neste estudo foi inundada após a chuva de 16 de abril, o que equivale a 6,4% da área construída total", relatou.
"Nossa esperança é que essas ferramentas e análises automatizadas possam ajudar as autoridades locais a avaliar os locais críticos que precisam de mais atenção após eventos climáticos extremos e analisar o processo de recuperação ao longo do tempo. Por exemplo, nossa análise aponta 460 cafés afetados, 75 farmácias/clínicas, quatro shoppings e 11 instituições educacionais: informações vitais para resgate, recuperação e planejamento futuro", enfatizou.
O pesquisador afirmou que os estudos de caso podem ser expandidos para mapear a recuperação e estudar quanto tempo leva para as áreas inundadas secarem como parte da análise temporal. "Com dados históricos suficientes, a IA pode ser usada para analisar como um evento de chuva previsto pode afetar áreas urbanas em todo o mundo, oferecendo avisos mais precisos aos residentes", lembrou.
Combinando com imagens de satélite mais frequentes e de maior resolução, é possível obter um sistema de alerta antecipado para áreas específicas. Esses modelos básicos de IA para mapeamento do uso da terra e detecção de mudanças podem ser usados para outras aplicações. A MBZUAI e a IBM trabalham atualmente em soluções habilitadas de IA para detectar ilhas de calor urbanas, identificando áreas com aquecimento excessivo e correlacionando fatores que contribuem para isso. A solução ajudará os planejadores urbanos, os municípios e os residentes a atenuar os piores efeitos das ilhas de calor, tornando as cidades mais habitáveis em meio a padrões climáticos imprevisíveis.
No futuro, o Dr. Khan disse que a MBZUAI pretende expandir o estudo de inundação para incluir mais áreas na região do Golfo e colaborar com organizações governamentais e do setor para adaptar e aprimorar a ferramenta. O objetivo é adicionar outros parâmetros de dados, como redes de drenagem existentes, locais de centros de resgate e sensores 3D para obter informações mais precisas sobre o nível da água.
"Também investigaremos como o acúmulo de água afeta a densidade populacional e a urbanização", acrescentou o Dr. Khan. “As informações e análises que fornecemos podem ajudar as autoridades de várias maneiras, como trabalhar com as comunidades para torná-las mais resistentes, planejar uma infraestrutura que possa lidar com esses eventos e criar políticas para se adaptar às mudanças de longo prazo nos recursos hídricos e na infraestrutura.”
A Universidade planeja se conectar com autoridades governamentais dos Emirados Árabes Unidos, como a Agência Ambiental - Abu Dhabi (EAD) e o Departamento de Municípios e Transportes (DMT), municípios, desenvolvedores locais, como Aldar e Emaar, e o Comitê de Avaliação de Inundações dos Emirados para demonstrar suas descobertas.