Tudo sobre Inteligência Artificial

Os deslizamentos de terra são um problema recorrente no litoral norte de São Paulo. E a situação deve piorar cada vez mais em função das mudanças climáticas, que aumentam a intensidade e a duração das chuvas na região.

Um dos locais mais propícios a estes fenômenos é a cidade de São Sebastião. Por conta disso, pesquisadores da Universidade Estadual Paulista (Unesp) e do Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden) desenvolveram uma inteligência artificial capaz de mapear áreas de risco.

Modelo Gradient Boosting apresentou os melhores resultados

• A primeira etapa do trabalho consistiu em testar cinco dos algoritmos mais utilizados em trabalhos de previsão de desastres para conseguir identificar aquele com a melhor precisão.
• Para isso, a equipe alimentou os modelos com informações de clima, tipo de solo, tipo de vegetação, relevos da região, acidentes anteriores e ocupação de terra.
• Com isso, o conjunto de algoritmos selecionados passaram por um treinamento, no qual aprenderam a identificar as combinações de fatores que levaram a deslizamentos, tendo como base eventos passados, para, por fim, serem testados realizando novas previsões de áreas de risco. 
• Nos testes comparativos, o modelo chamado de Gradient Boosting (GB) se destacou, alcançando uma performance de 0.963, muito próxima do máximo (1).
• Além disso, a IA teve 99,6% de precisão.
• Os resultados foram descritos em estudo publicado na Natural Hazards Research.

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IA identificou os principais fatores que provocam deslizamentos

O mapa gerado pelo Gradient Boosting apresenta todo o território de São Sebastião, destacando, a partir de diferentes cores, o grau de risco de diferentes regiões. A partir dele, os pesquisadores também puderam identificar as principais características que influenciam na ocorrência de deslizamentos.

A principal delas, e já esperada, é a inclinação do terreno: quanto maior a inclinação, maiores as chances de um deslizamento de terra. Já o segundo fator é a umidade do solo, um dado pouco utilizado nesse tipo de estudo que, em geral, dá preferência a informações sobre o volume de chuva.

Em terceiro lugar, o modelo apontou a dissecação do terreno, que indica o grau de fragmentação de uma paisagem por conta da erosão. Esse processo acaba criando irregularidades na região, o que afeta diretamente o escoamento da água e, por consequência, aumenta sua instabilidade.

Por fim, o trabalho apontou que 90,5% das áreas classificadas como “Baixa” suscetibilidade para deslizamentos são regiões florestadas. Isso confirma o entendimento que a presença de árvores e florestas tendem a auxiliar a estabilidade das encostas, diminuindo consideravelmente as chances de um deslizamento de terra.