As supercapacidades da IA baseiam-se na velocidade com que ela processa e cruza enormes volumes de dados que, transformados em informa\u00e7\u00e3o, apoiam a tomada de decis\u00f5es em momentos cr\u00edticos. Desde antecipar uma inunda\u00e7\u00e3o at\u00e9 localizar os danos de um terremoto em quest\u00e3o de horas, a IA come\u00e7a a ser incorporada a todas as fases de uma cat\u00e1strofe: preven\u00e7\u00e3o, resposta e reconstru\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Saber o ponto em que um rio transbordar\u00e1, quais popula\u00e7\u00f5es se encontram na trajet\u00f3ria de um inc\u00eandio, quais estradas permanecem transit\u00e1veis ap\u00f3s um terremoto ou quais edif\u00edcios podem voltar a ser ocupados sem riscos determina decis\u00f5es das quais dependem vidas.<\/p>\n\n\n\n
Durante d\u00e9cadas, a tecnologia vem ampliando as capacidades de antecipa\u00e7\u00e3o por meio de sat\u00e9lites, radares, sensores, drones ou sistemas de informa\u00e7\u00e3o geogr\u00e1fica<\/a>, aos quais a intelig\u00eancia artificial acrescenta agora a capacidade de encontrar rela\u00e7\u00f5es entre grandes quantidades de dados, transformando-os rapidamente em previs\u00f5es. Como explica o f\u00edsico Gustau Camps-Valls<\/a>, os modelos, uma vez treinados, podem gerar, em milissegundos, mapas de probabilidade de risco de inc\u00eandios ou inunda\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n\n O avan\u00e7o das mudan\u00e7as clim\u00e1ticas agrava as condi\u00e7\u00f5es que favorecem os grandes inc\u00eandios e pode intensificar as chuvas torrenciais<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n N\u00e3o se trata de uma quest\u00e3o menor para a Am\u00e9rica Latina e o Caribe, a segunda regi\u00e3o do mundo mais exposta a fen\u00f4menos s\u00edsmicos, eruptivos e clim\u00e1ticos, que, entre 2000 e 2022, registrou mais de 1.500 desastres, com mais de 190 milh\u00f5es de pessoas<\/a> afetadas. A Pen\u00ednsula Ib\u00e9rica tampouco est\u00e1 \u00e0 margem: as mudan\u00e7as clim\u00e1ticas agravam as condi\u00e7\u00f5es que favorecem os grandes inc\u00eandios florestais<\/a> e podem intensificar as chuvas torrenciais que provocam inunda\u00e7\u00f5es, como ocorreu com a DANA de Val\u00eancia de 2024<\/a>.<\/p>\n\n\n\n O Escrit\u00f3rio das Na\u00e7\u00f5es Unidas para a Redu\u00e7\u00e3o do Risco de Desastres (UNDRR) considera que a intelig\u00eancia artificial refor\u00e7a<\/strong> os grandes pilares dos sistemas de alerta precoce<\/strong><\/a>:<\/strong> conhecimento do risco, detec\u00e7\u00e3o e previs\u00e3o, comunica\u00e7\u00e3o dos alertas e prepara\u00e7\u00e3o para responder.<\/p>\n\n\n\n Indo um passo al\u00e9m, a an\u00e1lise conjunta<\/a> das aplica\u00e7\u00f5es de IA realizada pela UNDRR, pela Organiza\u00e7\u00e3o Meteorol\u00f3gica Mundial, pela Uni\u00e3o Internacional de Telecomunica\u00e7\u00f5es e pela Federa\u00e7\u00e3o Internacional da Cruz Vermelha chegou \u00e0 conclus\u00e3o de que a intelig\u00eancia artificial \u00e9 uma tecnologia habilitadora que aumenta a velocidade, a escala e a capacidade de an\u00e1lise<\/a> e que, colocada a servi\u00e7o do conhecimento humano, apoia os organismos de preven\u00e7\u00e3o, resgate e reconstru\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n Comprar tempo<\/strong><\/p>\n\n\n\n A primeira revolu\u00e7\u00e3o acontece antes que o desastre ocorra. Segundo o relat\u00f3rio mundial da UNDRR sobre sistemas de alerta precoce<\/a>, a mortalidade<\/strong> relacionada a esses eventos \u00e9 quase seis vezes menor nos pa\u00edses que contam com sistemas multirriscos<\/strong> mais completos do que naqueles com capacidades limitadas.<\/p>\n\n\n\n Na previs\u00e3o de inunda\u00e7\u00f5es<\/a>, por exemplo, os modelos de intelig\u00eancia artificial podem combinar registros hist\u00f3ricos com dados meteorol\u00f3gicos, imagens de sat\u00e9lite<\/a>, n\u00edveis dos rios e caracter\u00edsticas do terreno para estimar a quantidade de \u00e1gua que circular\u00e1, as \u00e1reas que poder\u00e3o ser inundadas e a altura que as \u00e1guas poder\u00e3o atingir.<\/p>\n\n\n\n No Brasil, durante as inunda\u00e7\u00f5es no Rio Grande do Sul em 2024, a nebulosidade impedia a obten\u00e7\u00e3o de uma imagem de sat\u00e9lite suficientemente precisa. Os respons\u00e1veis pela emerg\u00eancia tamb\u00e9m precisavam resolver uma quest\u00e3o cr\u00edtica: saber se as \u00e1guas chegariam a um aeroporto que estava sendo utilizado como centro log\u00edstico para alimentos, medicamentos, \u00e1gua e outros suprimentos. O Servi\u00e7o Geol\u00f3gico do Brasil e a Airbus trabalharam em conjunto<\/a> combinando imagens de radar obtidas quase em tempo real e modelos digitais do terreno, o que permitiu observar at\u00e9 onde a \u00e1gua havia chegado e modelar para onde poderia avan\u00e7ar. Essas informa\u00e7\u00f5es ajudaram a avaliar se o aeroporto e seus acessos continuariam seguros para as opera\u00e7\u00f5es de ajuda.<\/p>\n\n\n\n Em Curanilahue, na regi\u00e3o chilena do Biob\u00edo, onde 93% do territ\u00f3rio \u00e9 \u00e1rea florestal, a detec\u00e7\u00e3o precoce do fogo \u00e9 uma prioridade. Em um exemplo de como a preocupa\u00e7\u00e3o em preservar as \u00e1reas verdes acelera a inova\u00e7\u00e3o, desde 2024 um sistema de c\u00e2meras t\u00e9rmicas e intelig\u00eancia artificial emite alertas sobre pontos de calor<\/a>, fuma\u00e7a e princ\u00edpios de inc\u00eandio, dando \u00e0s equipes de emerg\u00eancia mais tempo para ativar uma resposta coordenada.<\/p>\n\n\n\n Intervir onde \u00e9 mais necess\u00e1rio<\/strong><\/p>\n\n\n\n Quando o desastre ocorre, a pergunta muda. A urg\u00eancia passa a ser avaliar os danos e decidir onde \u00e9 mais urgente intervir.<\/p>\n\n\n\n Nas primeiras horas ap\u00f3s os terremotos que atingiram a Venezuela em junho passado, o Programa das Na\u00e7\u00f5es Unidas para o Desenvolvimento (PNUD) ativou o RAPIDA, seu sistema de avalia\u00e7\u00e3o digital.<\/p>\n\n\n\n O representante residente da organiza\u00e7\u00e3o na Venezuela, Luis Francisco Thais, relata como, em quest\u00e3o de horas, o RAPIDA produziu uma primeira avalia\u00e7\u00e3o<\/a>, combinando imagens de sat\u00e9lite, detec\u00e7\u00e3o de danos por meio de intelig\u00eancia artificial, modelos de intensidade s\u00edsmica, bases de dados sobre popula\u00e7\u00e3o e infraestruturas e modelos de engenharia.<\/p>\n\n\n\n As informa\u00e7\u00f5es resultantes foram posteriormente combinadas com drones, inspe\u00e7\u00f5es e informa\u00e7\u00f5es coletadas em campo, permitindo identificar \u00e1reas priorit\u00e1rias, orientar a remo\u00e7\u00e3o de escombros e distinguir os edif\u00edcios que podiam ser ocupados daqueles que precisavam de reparos.<\/p>\n\n\n\n Uma cidade destru\u00edda n\u00e3o \u00e9 uma p\u00e1gina em branco<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ap\u00f3s a emerg\u00eancia, existe uma terceira vida da intelig\u00eancia artificial aplicada \u00e0 gest\u00e3o de desastres.<\/p>\n\n\n\n Philiep Decorte, diretor de emerg\u00eancias da ONU-Habitat (Programa das Na\u00e7\u00f5es Unidas para os Assentamentos Humanos), com uma longa trajet\u00f3ria em gest\u00e3o de crises, reconstru\u00e7\u00e3o urbana e deslocamentos, resume a quest\u00e3o a partir da experi\u00eancia da organiza\u00e7\u00e3o em diferentes emerg\u00eancias: \u201cReconstruir n\u00e3o consiste apenas em recuperar edif\u00edcios, mas em aplicar essa reconstru\u00e7\u00e3o \u00e0 vida das pessoas e dos bairros. Essa distin\u00e7\u00e3o \u00e9 fundamental<\/strong>\u201d.<\/p>\n\n\n\n Para Decorte, o objetivo final deveria ser evitar que, ap\u00f3s a passagem de um desastre natural, \u201cse reconstrua reproduzindo as mesmas condi\u00e7\u00f5es de vulnerabilidade que existiam anteriormente\u201d, destacando que as mesmas ferramentas que permitem identificar edif\u00edcios danificados podem ser posteriormente cruzadas com informa\u00e7\u00f5es sobre infraestruturas, popula\u00e7\u00e3o, vulnerabilidade social, propriedade da terra ou riscos clim\u00e1ticos para decidir \u201conde e como reconstruir\u201d.<\/p>\n\n\n\n Um sistema n\u00e3o evacua um territ\u00f3rio<\/strong><\/p>\n\n\n\n Um algoritmo pode prever o transbordamento de um rio ou que o risco de inc\u00eandio \u00e9 extremo e indicar as \u00e1reas expostas a maior perigo, mas sempre ser\u00e1 necess\u00e1rio que algu\u00e9m transforme essa previs\u00e3o em um alerta compreens\u00edvel que chegue at\u00e9 a \u00faltima comunidade e consiga fazer com que a popula\u00e7\u00e3o confie suficientemente nas institui\u00e7\u00f5es para abandonar sua casa.<\/p>\n\n\n\n O relat\u00f3rio Tech4DRR<\/strong>, elaborado pela UNDRR para a Am\u00e9rica Latina e o Caribe em conjunto com a NASA<\/a> e outras organiza\u00e7\u00f5es, insiste nessa ideia: a intelig\u00eancia artificial e o aprendizado de m\u00e1quina est\u00e3o acelerando extraordinariamente a an\u00e1lise de amea\u00e7as e os sistemas de alerta, mas a tecnologia, por si s\u00f3, n\u00e3o resolve o risco de desastres. Sua efic\u00e1cia depende de como \u00e9 integrada \u00e0s realidades sociais, culturais e de infraestrutura de cada territ\u00f3rio.<\/p>\n\n\n\n Na Ibero-Am\u00e9rica, a gest\u00e3o de emerg\u00eancias conta com um novo espa\u00e7o comum do qual participam 16 pa\u00edses: a Rede Ibero-Americana de Redu\u00e7\u00e3o do Risco de Desastres e Prote\u00e7\u00e3o Civil (RIRRDPC)<\/a><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n Um sistema de alerta extraordinariamente sofisticado \u00e9 de pouca utilidade para uma comunidade isolada sem conectividade; um mapa perfeito n\u00e3o salva uma pessoa que n\u00e3o disp\u00f5e de transporte para evacuar, e um algoritmo treinado com informa\u00e7\u00f5es insuficientes sobre assentamentos informais pode tornar seus habitantes invis\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n O estudo insiste que a verdadeira inova\u00e7\u00e3o reside em combinar a intelig\u00eancia sint\u00e9tica, capaz de analisar situa\u00e7\u00f5es que uma pessoa levaria dias para processar, e a intelig\u00eancia humana, que conhece um territ\u00f3rio, escuta uma comunidade, decide qual risco \u00e9 aceit\u00e1vel e assume a responsabilidade de agir.<\/p>\n\n\n\r\n Na Ibero-Am\u00e9rica, a gest\u00e3o de emerg\u00eancias conta com um novo espa\u00e7o comum do qual participam 16 pa\u00edses: a <\/span>Rede Ibero-Americana de Redu\u00e7\u00e3o do Risco de Desastres e Prote\u00e7\u00e3o Civil (RIRRDPC)<\/span><\/a>. Suas bases foram acordadas em mar\u00e7o de 2026, em um encontro de autoridades realizado em Ant\u00edgua, Guatemala, promovido com o apoio da Espanha, da AECID, da FIAP, da CAF e da SEGIB. A rede j\u00e1 foi incorporada \u00e0 <\/span>Plataforma Ibero-Americana de Redes<\/span><\/a> e busca conectar as autoridades nacionais para compartilhar conhecimentos, mobilizar recursos e melhorar a antecipa\u00e7\u00e3o, a resposta e a recupera\u00e7\u00e3o diante de desastres. Nela, o uso da IA para atender \u00e0s emerg\u00eancias poderia fazer a diferen\u00e7a.<\/span><\/p>\n Sua primeira reuni\u00e3o constitutiva est\u00e1 prevista para Madri, no programa da XXX Cimeira Ibero-Americana, nos dias 4 e 5 de novembro, quando dever\u00e1 ser aprovado seu primeiro Plano de A\u00e7\u00e3o, preparado pelos grupos de trabalho sobre governan\u00e7a e prioridades estrat\u00e9gicas.<\/span><\/p>\n<\/div>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" As supercapacidades da IA baseiam-se na velocidade com que ela processa e cruza enormes volumes de dados que, transformados em…<\/p>\n","protected":false},"author":445,"featured_media":56997,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1852,318,1874,1876],"tags":[],"firmas":[],"class_list":["post-56999","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-1852","category-especial-pt","category-inteligencia-artificial-e-humanidade","category-transformacao-digital"],"acf":[],"yoast_head":"\n\n
\n
Uma rede para a coordena\u00e7\u00e3o ibero-americana<\/h3>\r\n