Pesquisadores da UCLA desenvolvem um sistema que usa imagens de satélite e aprendizado profundo para detectar e prever deslizamentos de terra em diferentes partes do mundo
Deslizamentos de terra são fenômenos naturais que podem causar grandes danos a pessoas, propriedades e infraestruturas. Para evitar esses impactos, é importante saber onde e quando eles podem ocorrer. Mas como fazer isso de forma eficiente e precisa?
Uma equipe de geólogos da Universidade da Califórnia em Los Angeles (UCLA) encontrou uma solução usando inteligência artificial (IA). Eles desenvolveram um algoritmo capaz de analisar imagens de satélite e identificar áreas propensas a deslizamentos de terra com mais de 90% de acerto.
O algoritmo usa uma técnica chamada aprendizado profundo, que consiste em treinar uma rede neural artificial com milhares de exemplos. No caso dos deslizamentos de terra, os pesquisadores usaram imagens de satélite de áreas afetadas por terremotos, chuvas intensas ou erupções vulcânicas. A rede neural aprendeu a reconhecer os padrões e as características que indicam a ocorrência ou o risco de deslizamentos.
O resultado é um sistema que pode processar rapidamente grandes quantidades de dados e gerar mapas de risco com alta resolução. Esses mapas podem ajudar os gestores públicos, as agências humanitárias e as comunidades locais a planejar medidas de prevenção, mitigação e resposta aos deslizamentos de terra.
O algoritmo já foi testado em diferentes cenários, como o terremoto do Nepal em 2015, a erupção do vulcão Kilauea no Havaí em 2018 e as chuvas torrenciais na Índia em 2019. Em todos os casos, o sistema mostrou-se eficaz e superior aos métodos tradicionais baseados em modelos físicos ou estatísticos.
Os pesquisadores da UCLA pretendem aprimorar o algoritmo para incorporar mais variáveis, como o tipo de solo, a vegetação e a topografia. Eles também querem disponibilizar o sistema para uso público, por meio de uma plataforma online ou um aplicativo móvel.
O estudo foi publicado na revista científica Earth and Planetary Science Letters e contou com o apoio da National Science Foundation (NSF) dos Estados Unidos.
Fonte: Link.
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