De acordo com pt.wedoany.com-A Qualcomm Technologies, em parceria com a San Diego Gas & Electric (SDG&E) e o Scripps Institution of Oceanography da Universidade da Califórnia em San Diego, está a implementar o sistema Edge Alert Sentinel (EAS), uma solução de alerta precoce baseada em inteligência artificial de borda no terreno, concebida para demonstrar como a IA de borda pode apoiar a fiabilidade da rede elétrica, a preparação para emergências e a resiliência climática.
O Sul da Califórnia apresenta alguns dos riscos mais complexos de incêndios florestais e eventos climáticos extremos nos EUA, com os ventos de Santa Ana, a seca e o terreno acidentado a criarem condições de rápida mudança e difíceis de prever. Os sistemas de monitorização tradicionais dependem de processamento remoto na nuvem, o que pode causar atrasos em condições meteorológicas adversas ou situações de emergência. O sistema EAS combina sensores ambientais, computação de IA de borda e ciência atmosférica para gerar resultados de análise instantaneamente no ponto de recolha de dados, evitando atrasos devido à transmissão de dados para centros de dados remotos. O primeiro sistema já foi instalado no Monte Palomar, começando a analisar dados de vento, clima e ambiente para detetar mais cedo as condições que influenciam o comportamento de incêndios florestais e eventos climáticos extremos.
“Durante quase duas décadas, a nossa região evitou incêndios florestais catastróficos de origem elétrica porque escolhemos antecipar-nos e nunca parar de olhar para a frente,” disse Scott Crider, presidente da SDG&E. “O Edge Alert Sentinel reflete a mesma mentalidade. Ao colaborar com a Qualcomm Technologies e a Universidade da Califórnia em San Diego, combinamos tecnologia e ciência de classe mundial, fazendo com que a inteligência exista onde o risco está – na linha da frente – tornando as comunidades mais seguras.” Nakul Duggal, vice-presidente sénior e diretor geral de negócios automóveis, industriais, IoT embarcada e robótica da Qualcomm Technologies, afirmou que, ao combinar IA no terreno com sensores e conectividade avançados, o sistema fornece informações mais rápidas e fiáveis à medida que as condições mudam, ajudando os responsáveis a avaliar riscos e a tomar medidas. Frank Vernon, diretor da Rede de Investigação e Educação de Alto Desempenho Sem Fios do Scripps Institution of Oceanography, salientou que, desde o milénio, a Scripps tem realizado observações em tempo real em todo o Condado de San Diego, acumulando um vasto conjunto de dados. Com as novas capacidades de IA no terreno, estão a ir além da observação, prevendo impactos em tempo real – no momento e local exatos onde o perigo surge. Isto torna-se possível quando a indústria combina escala operacional, experiência prática de implementação e necessidades da comunidade com o rigor científico e o registo de observações de longo prazo do meio académico.
O núcleo desta implementação é uma plataforma de gateway de IA de borda reforçada equipada com o processador Qualcomm Dragonwing IQ9. Trata-se de um processador de aplicações multinúcleo com uma unidade de processamento neural, capaz de executar até 100 biliões de operações por segundo. O sistema utiliza a plataforma MLOps da Edge Impulse, propriedade da Qualcomm, para executar modelos no dispositivo, prevendo condições que possam afetar a infraestrutura da rede elétrica em áreas residenciais e transmitindo dados de monitorização e alertas para o centro de controlo através da rede celular dedicada da SDG&E. A Qualcomm e a SDG&E estão também a colaborar na integração direta de IA em dispositivos no terreno, realizando inspeções automatizadas de infraestruturas críticas de serviços públicos através de operações aéreas autónomas.
O projeto EAS reúne recursos da indústria e do meio académico para construir um ciclo contínuo que inclui dados em tempo real, análise de IA no terreno e informações acionáveis, com o objetivo de transformar condições em rápida mudança em ações oportunas. Durante a próxima temporada de desligamento de energia para segurança pública, o desempenho da implementação no Monte Palomar será avaliado, estando prevista a expansão da tecnologia para mais locais a partir do próximo ano. As perceções da fase piloto informarão a expansão e a melhoria das capacidades de modelação, com o objetivo de uma implementação mais ampla em 2027. A colaboração explorará também formação conjunta para apoiar a preparação para emergências no Sul da Califórnia e noutras regiões que enfrentam riscos semelhantes.
Embora o sistema tenha sido inicialmente desenvolvido no Sul da Califórnia, a abordagem visa expandir-se para outras regiões que enfrentam eventos climáticos cada vez mais frequentes e severos, onde a inteligência em tempo real e específica do local pode melhorar a tomada de decisões sob pressão.
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