Os desastres naturais estão se tornando cada vez mais frequentes e severos devido, principalmente, às mudanças climáticas. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) promete transformar drasticamente a capacidade de previsão e resposta a esses eventos com precisão e eficácia inéditos.
De acordo com uma análise da McKinsey Global Institute, o potencial de aplicativos de IA para aprimorar a tomada de decisão em tempo real durante desastres naturais é imenso, apontando para uma era onde a capacidade de resposta e mitigação de desastres pode ser significativamente aprimorada.
Neste cenário, existem também inúmeras possibilidades de como as empresas, em particular, podem se adaptar e se beneficiar dessas inovações para proteger suas operações e mitigar riscos. Este post explora como a IA está revolucionando a previsão de desastres naturais e como as empresas podem se beneficiar deste avanço tecnológico.
A transformação pela IA na previsão de desastres naturais
Tradicionalmente, a previsão de desastres naturais baseava-se em modelos estatísticos que, apesar de úteis, oferecem limitações significativas em termos de precisão e tempo de antecedência. Com o surgimento da IA, através de ferramentas como Machine Learning e Deep Learning, as capacidades de previsão foram significativamente aprimoradas.
Essas tecnologias são capazes de analisar volumes imensos de dados provenientes de diversas fontes, como satélites e sensores, identificando padrões complexos que humanos ou modelos tradicionais não conseguiriam detectar.
A IA não somente melhora a precisão das previsões, mas também reduz o tempo necessário para alertas precoces. Um estudo da Universidade de Stanford analisou dados de furacões, enchentes e incêndios florestais dos últimos 10 anos, demonstrando que os modelos de IA treinados em Machine Learning tinham, em média, 72% de precisão nas previsões, superando os 57% dos modelos tradicionais, e proporcionando uma média de 48 horas a mais em termos de antecedência nas previsões.
Em outro exemplo, uma investigação do Massachusetts Institute of Technology (MIT) observou semelhante eficácia da IA para terremotos e deslizamentos de terra, alcançando até 82% de precisão nas previsões e reduzindo o prazo de aviso prévio em até 3 dias.
Aplicações práticas da IA na previsão de desastres naturais
Um exemplo concreto da aplicação de IA na previsão de desastres naturais é um estudo realizado pela Google e pela Harvard University, que utilizou uma combinação de Machine Learning e um conjunto abrangente de dados sísmicos para prever a localização de terremotos após os primeiros sinais de tremores. Este estudo, publicado na Nature, demonstrou que essa tecnologia poderia prever a localização de terremotos com uma precisão significativamente maior do que os métodos tradicionais.
No campo das inundações, a iniciativa “Global Flood Forecasting” da Google, juntamente com a utilização do Machine Learning, tem permitido previsões de inundações com uma antecedência de até 5 dias. Lançado primeiramente na Índia e Bangladesh, países particularmente vulneráveis a inundações repentinas, o projeto destaca como a IA pode ser usada para antever desastres naturais e ajudar na preparação e mitigação de potenciais danos humanos e materiais.
Quanto às soluções para incêndios florestais, o Firecast, um sistema de alerta antecipado, utiliza algoritmos de IA para analisar dados de satélite, proporcionando previsões de áreas em risco de incêndio. Esta ferramenta, desenvolvida pela organização não-governamental Conservation International, fornece alertas críticos para departamentos de combate a incêndios e agências de gestão de terras, permitindo uma resposta mais rápida e eficaz a potenciais incêndios florestais.
![Ferramentas de IA são desenvolvidas para obter uma resposta mais rápida de potenciais incêndios florestais.](https://wisebyte.com.br/wp-content/uploads/2024/06/burning-forest-inferno-destruction-mystery-generated-by-ai-1024x585.jpg)
Além disso, a integração da IA com a Internet das Coisas (IoT) e Big Data está revolucionando os sistemas de gestão de emergência. Por exemplo, a IBM desenvolveu o sistema de IA “Watson AI”, que, ao ser integrado com dispositivos IoT, permite a coleta e análise de dados em tempo real, otimizando as rotas de evacuação e fornecendo recomendações de ações estratégicas durante emergências.
Benefícios para as empresas
Investir em Inteligência Artificial (IA) para prevenir e gerenciar desastres naturais oferece às empresas uma série de vantagens pragmáticas que vão além da mera redução de riscos. Proteção de infraestrutura crítica, redução de interrupções operacionais e minimização de perdas financeiras constituem apenas a superfície do amplo espectro de benefícios.
Um estudo realizado em 2019 pela McKinsey Global Institute destacou que empresas que utilizam IA em suas operações diárias obtêm melhorias significativas em desempenho, produtividade e eficiência operacional. Em contexto de desastres naturais, esses sistemas podem prever com precisão eventos adversos, permitindo tomar medidas proativas para proteger infraestruturas críticas e ajustar operações.
Outro aspecto relevante é a melhoria da imagem corporativa. Um relatório de 2021 da Deloitte apontou que organizações que demonstram compromisso com a responsabilidade social através da adoção de tecnologias como a IA são vistas de forma mais positiva tanto por consumidores quanto por investidores. Isso não apenas melhora a imagem geral, mas também reforça a confiança do público.
Além disso, atuando proativamente na prevenção de desastres naturais, as empresas também contribuem para a segurança e o bem-estar de seus empregados e das comunidades ao seu redor. Este enfoque em segurança pode, consequentemente, melhorar as relações com as partes interessadas e fortalecer a posição de mercado em longo prazo.
Por fim, a implementação de IA em previsão e gestão de desastres naturais também pode se traduzir em benefícios fiscais e incentivos governamentais, conforme diversos países e regiões estão incentivando a digitalização e a utilização de tecnologias sustentáveis para ajudar a mitigar os impactos ambientais e aumentar a resiliência nacional perante mudanças climáticas.
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