Um modelo de IA testado na guerra da Ucrânia está ajudando a avaliar os danos dos incêndios florestais no Havaí

Usando imagens de satélite da Planet, uma ferramenta de IA da Microsoft comparou as imagens antes e depois do incêndio e fez mapas para ajudar organizações como a Cruz Vermelha a avaliar os danos.

Em 7 de agosto de 2023, um dia antes do início dos incêndios florestais de Maui no Havaí, uma constelação de satélites de observação da Terra tirou várias fotos da ilha ao meio-dia, horário local. Tudo estava quieto, quieto. No dia seguinte, à mesma hora, os mesmos satélites captaram imagens dos incêndios que consumiam a ilha. A Planet, uma empresa sediada em São Francisco que possui a maior frota de satélites que tiram fotos da Terra diariamente, forneceu essas imagens brutas à Microsoft
MSFT
engenheiros, que o usaram para treinar um modelo de IA projetado para analisar o impacto de desastres. Comparando as fotografias antes e depois do incêndio, o modelo AI criou mapas que destacaram as áreas mais devastadas da ilha.

Com esta informação, a Cruz Vermelha reorganizou seu trabalho em campo naquele mesmo dia para responder primeiro às prioridades mais urgentes, ajudando a evacuar milhares de pessoas afetadas por um dos incêndios mais mortais em mais de um século. Os incêndios florestais no Havaí já mataram mais de cem pessoas, outras cem continuam desaparecidas e pelo menos 11.000 pessoas foram deslocadas. Os esforços de socorro estão em andamento 10 dias após o início do incêndio, que queimou mais de 3.200 acres. O governador do Havaí, Josh Green, estimou que os esforços de recuperação podem custar US$ 6 bilhões.

A Planet e a Microsoft AI conseguiram extrair e analisar as imagens de satélite tão rapidamente porque tiveram dificuldade para fazer isso na última vez que implantaram seu sistema: durante a guerra da Ucrânia. A resposta bem-sucedida em Maui é o resultado de um ano e meio de construção de uma nova ferramenta de IA que corrigia falhas fundamentais no sistema anterior, que não reconhecia com precisão edifícios desmoronados em um fundo de concreto.

“Quando a Ucrânia aconteceu, todos os modelos de IA falharam miseravelmente”, disse Juan Lavista, cientista-chefe da Microsoft AI. Forbes.

O problema era que os modelos de IA anteriores da empresa eram treinados principalmente com desastres naturais nos EUA e na África. Mas a devastação não parece a mesma quando é causada pela guerra e em uma cidade do Leste Europeu. “Aprendemos que ter um único modelo que se adaptasse a todos os lugares da Terra provavelmente era impossível”, disse Lavista.

A equipe de Lavista na Microsoft passou o último ano e meio construindo uma nova ferramenta de IA que era mais fácil de treinar com menos bits de dados, então, em vez de ter um modelo para todos os desastres, os pesquisadores teriam rapidamente um novo modelo feito sob medida para cada evento .

Quando as imagens antes e depois dos incêndios florestais no Havaí chegaram aos computadores da Microsoft, os pesquisadores rapidamente começaram a rotular manualmente até 200 instâncias nas quais os edifícios apareciam na imagem anterior, mas não na posterior.

Isso ajudou o sistema de IA a aprender a comparar cada pixel em cada conjunto de imagens para ver se os três metros quadrados correspondentes que cada pixel representava haviam mudado antes e depois do incêndio. Por exemplo, se um pixel na fotografia de uma floresta mudou de verde para cinza em questão de horas, os três metros quadrados que costumavam ser árvores provavelmente foram queimados.

Com esse novo sistema, a Microsoft conseguiu treinar um novo modelo de IA com dados atualizados de Maui em questão de horas. O modelo estimou que de um total de 2.810 edifícios em uma área específica de Lahaina, uma das áreas mais impactadas da ilha, pelo menos 1.722 edifícios foram danificados. A ferramenta também quantificou a porcentagem de danos: 1.205 prédios sofreram entre 80% a 100% de danos.

Os dados foram inicialmente compartilhados com a Cruz Vermelha. Pouco depois, a Planet e a Microsoft decidiram disponibilizar as informações para todas as organizações humanitárias que as contatassem.

As imagens e os mapas de IA aceleraram a avaliação preliminar de danos da Cruz Vermelha, ajudando a organização a entender melhor o impacto geral do desastre, disse Kasie Richards, diretora sênior de Conscientização Situacional e Apoio à Decisão da Cruz Vermelha Americana em um comunicado para Forbes. “O volume de informação que pode ser sintetizado normalmente levaria vários dias para processar”, disse ela. “Mas esse modelo nos permitiu operar em um período de tempo mais condensado.”

Uma das maiores vantagens das imagens de satélite é que elas fornecem atualizações em tempo real. Além dos 200 satélites que fazem imagens diárias da Terra, a Planet tem uma segunda constelação de 21 satélites que os engenheiros da empresa podem usar para tirar fotos manualmente mais próximas, a cerca de 50 centímetros por pixel, para examinar com mais detalhes uma região danificada. Isso lhes permitiu monitorar incêndios ativos, como os do centro da ilha.

No momento, a ferramenta de IA é manuseada por engenheiros em um escritório central, não por trabalhadores de campo. O próximo objetivo é que os trabalhadores humanitários possam interpretar os mapas e atualizá-los dinamicamente com base no que veem no terreno, disse Andrew Zolli, diretor de impacto da Planet. Forbes. “Este é realmente o próximo capítulo emocionante, as pessoas no terreno coletam as informações enquanto respondem”, disse Zolli.

Além de ajudar nos esforços iniciais de socorro, Zolli espera que o modelo ajude organizações públicas e privadas na reconstrução de Maui a longo prazo. “É útil para resiliência, reconstrução e reconstrução, protegendo contra o próximo desastre e reduzindo o risco do próximo evento.”