Engenheiros desenvolvem sistema inteligente para monitorar estradas em tempo real durante enchentes

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Por Ana Silva
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Sistema de IA monitorando as estradas da cidade inundadas em tempo real.

São PauloEngenheiros da Universidade Rice desenvolveram um sistema automatizado chamado OpenSafe Fusion para melhorar o monitoramento das condições das estradas durante enchentes. Esse sistema utiliza fontes de dados existentes para rapidamente identificar e prever inundações em vias públicas.

  • Alertas de trânsito
  • Imagens de câmeras ao vivo
  • Fontes de dados públicos, como redes sociais
  • Dados de velocidade do tráfego

Ferramentas atuais, como câmeras de trânsito e sensores de nível de água, geralmente não se concentram nas condições das estradas e operam de forma independente umas das outras. Integrar essas fontes de dados pode melhorar significativamente a conscientização sobre enchentes urbanas, sem a necessidade de comprar novos e caros sensores.

Pesquisadores Jamie Padgett e Pranavesh Panakkal testaram um novo sistema usando dados anteriores do Furacão Harvey, em 2017. Eles descobriram que o sistema, chamado OpenSafe Fusion, monitorou cerca de 60% das 62.000 estradas da área de Houston. Isso representou uma cobertura muito superior aos métodos antigos. Melhor cobertura é crucial para auxiliar em desastres e garantir a segurança das pessoas.

O framework utiliza aprendizado de máquina para integrar diferentes fontes de dados, ajudando a prever se há inundações nas estradas. Não se trata apenas de coletar dados, mas de combiná-los de maneira inteligente para fornecer informações úteis. Por exemplo, durante o Furacão Harvey, equipes de emergência precisaram verificar as condições das estradas manualmente. O OpenSafe Fusion automatiza esse processo, permitindo decisões mais rápidas e precisas.

O sistema depende da participação humana para verificar as previsões da IA. Isso é crucial porque os seres humanos precisam confirmar o que a IA sugere para evitar erros que poderiam prejudicar a segurança da comunidade. O objetivo é usar a IA de forma responsável para ajudar nas respostas a enchentes, e não torná-las mais complicadas.

Este plano também considera como acessar locais importantes como hospitais e centros de diálise durante enchentes. É fundamental para a segurança da comunidade, garantindo que os serviços de emergência possam operar mesmo em condições climáticas adversas.

Mudanças climáticas provavelmente causarão enchentes mais frequentes e intensas. Detectar e responder a essas enchentes de forma eficiente será crucial para o planejamento urbano e a resposta a emergências no futuro. A OpenSafe Fusion da Rice University oferece uma solução promissora para isso.

O estudo é publicado aqui:

http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2024.110368

e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é

Pranavesh Panakkal, Jamie Ellen Padgett. More eyes on the road: Sensing flooded roads by fusing real-time observations from public data sources. Reliability Engineering & System Safety, 2024; 251: 110368 DOI: 10.1016/j.ress.2024.110368
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