Microsoft dos EUA doa 5 milhões de dólares para apoiar monitoramento de incêndios florestais com IA na Califórnia

De acordo com pt.wedoany.com-Diante da ameaça cada vez mais intensa de incêndios florestais, o sistema ALERTCalifornia, criado pela Universidade da Califórnia em San Diego (University of California San Diego), introduziu o monitoramento por câmeras com IA na prevenção e controle de incêndios, conseguindo detectar focos de incêndio até 2,5 horas antes da primeira chamada ao 911. O laboratório Microsoft AI for Good está impulsionando a próxima fase de expansão do sistema com apoio financeiro e tecnológico.

O risco de incêndios florestais nos Estados Unidos está aumentando com a elevação das temperaturas, a seca persistente e a expansão do desenvolvimento urbano. No ano passado, as quase 78 mil ocorrências de incêndios florestais registradas no país representaram um aumento de 20% em relação ao ano anterior. Na Califórnia, o fogo sempre participou da formação das florestas, pradarias e paisagens costeiras, e o desafio atual de gestão se concentra em como as comunidades podem conviver com o fogo.

Nas últimas décadas, a detecção de incêndios florestais geralmente dependia de moradores que avistavam fumaça de estradas, pontos de observação ou proximidades de comunidades e acionavam o alarme. O ALERTCalifornia, criado pela Universidade da Califórnia em San Diego, mudou esse processo: cerca de 1.300 câmeras estão instaladas em áreas propensas a incêndios, e o sistema utiliza IA para comparar imagens em tempo real de diferentes ângulos das câmeras, verificando a localização dos focos e enviando alertas às equipes de emergência em poucos minutos. Nos primeiros dois meses de operação piloto, o sistema detectou 77 ocorrências antes de qualquer outro canal de notificação; atualmente, ele processa mais de 7 milhões de imagens por dia e pode identificar incêndios florestais até 2,5 horas antes da primeira chamada ao 911.

O sistema também é responsável por distinguir incêndios reais de nuvens, neblina e variações de luz, reduzindo falsos alarmes que consomem recursos de emergência. O fundador do ALERTCalifornia, o geofísico Dr. Neal Driscoll, afirma que todo incêndio tem potencial para sair do controle, e o problema que a equipe tenta resolver é evitar que o fogo fuja ao controle.

A IA não substitui o julgamento em campo dos bombeiros, mas fornece, antes da chegada das equipes, imagens de múltiplas perspectivas sobre a localização dos focos e a possível trajetória do incêndio, auxiliando os despachantes a decidir a forma de resposta e permitindo avaliar se o evento se trata de uma queima controlada ou de um novo incêndio florestal. Segundo dados da Earth.Org, a ignição de incêndios florestais requer a combinação simultânea de vegetação seca, ar rico em oxigênio e fonte de calor; ventos fortes aceleram a propagação; raios são a principal fonte natural de ignição, e raios mais quentes e de maior duração têm maior probabilidade de causar incêndios — um estudo de 2014 descobriu que, para cada aumento de 1 grau Celsius na temperatura, a frequência de raios pode aumentar 12%; mais de 80% dos incêndios florestais nos EUA estão relacionados a atividades humanas, que respondem por cerca de 84% dos incêndios florestais no país; a fumaça dos incêndios contém gases e partículas finas que podem se dispersar por longas distâncias e penetrar profundamente nos pulmões, aumentando os riscos à saúde respiratória e cardiovascular; as mudanças climáticas estenderam a temporada de incêndios nos EUA de cerca de quatro meses para seis a oito meses ou mais; incêndios florestais em grande escala liberam gases de efeito estufa e destroem vegetação que armazena carbono, criando um ciclo de retroalimentação que intensifica as mudanças climáticas.

Casos anteriores demonstram o papel da detecção precoce. Em 2023, as câmeras e a IA do ALERTCalifornia ajudaram os bombeiros a controlar rapidamente o Trotter Fire, no Condado de Kern (Kern County), que queimou 52 acres; segundo o projeto, sem a tecnologia de imagem por IA, o incêndio poderia ter se espalhado por quase 4.000 acres. Durante o Kincade Fire, no Condado de Sonoma (Sonoma County), em 2019, os alertas antecipados apoiaram o planejamento de evacuação: mais de 180 mil residentes foram evacuados e não houve nenhuma morte. Juan Lavista Ferres, vice-presidente corporativo e cientista-chefe de dados do laboratório Microsoft AI for Good, disse que, se um incêndio for detectado cedo, uma pá é suficiente para apagá-lo; se esperar demais, serão necessários tratores, aviões-tanque e até milagres.

A Microsoft está apoiando a próxima fase do ALERTCalifornia com uma doação de 5 milhões de dólares, dos quais 2 milhões para desenvolvimento tecnológico e 3 milhões em subsídios para serviços de nuvem Azure. Zachary Wells, subchefe do Corpo de Bombeiros do Condado de Kern e diretor adjunto de operações do ALERTCalifornia, disse que o sistema obtém uma grande quantidade de informações nos primeiros cinco minutos, e essa compreensão precoce influencia tudo o que vem depois.

Além da detecção, o ALERTCalifornia também está utilizando dados de LiDAR de quase 98 mil milhas quadradas para construir um modelo digital da paisagem californiana, usado em mapeamento topográfico, monitoramento da saúde florestal e avaliação de riscos de desastres, como deslizamentos de terra. Essas capacidades são especialmente importantes após incêndios florestais, pois paisagens danificadas ficam mais suscetíveis a erosão, fluxos de detritos e mudanças nas bacias hidrográficas. Combinada ao monitoramento ambiental, a imagem por IA pode apoiar a construção de resiliência antes, durante e depois dos incêndios florestais.

Em uma estratégia mais ampla de IA ambiental, o laboratório Microsoft AI for Good também desenvolve uma série de projetos. O Aurora forecasting analisa dados atmosféricos com base em um modelo fundamental de IA de 1,3 bilhão de parâmetros, melhorando previsões meteorológicas e climáticas, com suporte à previsão do tempo, modelagem da qualidade do ar e análise de eventos climáticos extremos; o projeto de aprendizado de máquina geoespacial, em parceria com universidades, organizações de conservação, ONGs e a Direção de Gestão de Desastres e Emergências do Ministério do Interior da Turquia (Disaster and Emergency Management Presidency), combina dados geoespaciais, imagens de satélite e aéreas com aprendizado de máquina, aplicado à avaliação de danos estruturais em terremotos, mapeamento de geleiras e cobertura do solo, mapeamento de granjas avícolas e monitoramento de energias renováveis.

O projeto de mapeamento de geleiras utiliza aprendizado de máquina e imagens de satélite para identificar e monitorar geleiras de gelo limpo e cobertas por detritos na região do Hindu Kush-Himalaia, com ferramentas on-line que permitem a especialistas revisar e corrigir as previsões do modelo; o projeto de mapeamento de energias renováveis usa aprendizado de máquina geoespacial para mapear e monitorar em larga escala o desenvolvimento de energias renováveis; o projeto de bioacústica, em parceria com o Instituto Humboldt (Humboldt Institute) e outras instituições, realiza a identificação de espécies na Amazônia por meio do Project Guacamaya, além de apoiar o monitoramento de baleias beluga e a classificação automática de vocalizações de aves e anfíbios; o projeto de aceleração de inventários de biodiversidade, em colaboração com a NOAA Fisheries, a Sieve Analytics e a LILA BC, analisa imagens e áudios obtidos por câmeras de armadilha, câmeras aéreas e microfones para reduzir a anotação manual; o projeto de mapeamento de cobertura do solo usa visão computacional para transformar dados de sensoriamento remoto em informações de uso e cobertura do solo, reduzindo o tempo de mapeamento manual para cientistas ambientais.