Computação e população podem enfrentar grandes catástrofes

Com informações do ICMC - 17/11/2014

O projeto conta com a participação de grandes pólos industriais e organizadores de eventos.
[Imagem: Thiago Zanetti e Yasmim Reis - ICMC/USP]

Um grupo de mais de 40 pesquisadores brasileiros, alemães, austríacos e espanhóis está desenvolvendo uma solução inovadora empregando dispositivos móveis, técnicas de aprendizado de máquina e processamento de imagens para auxiliar no enfrentamento de situações de emergência.

A plataforma computacional inteligente, chamada RESCUER, é capaz de aliar informações provenientes da população, via dispositivos móveis, como tablets e smartphones, com dados obtidos da defesa civil e bombeiros, construindo um mapa da situação e possibilitando a tomada de decisões.

A pesquisa também inclui a elaboração de estratégias para instruir a população que está em risco e direcionar corretamente as forças de resgate e combate.

Clique aqui

As informações provenientes da população (crowdsourcing) podem ser captadas em tempo real por meio dos sensores disponíveis nos celulares inteligentes ou por meio de um aplicativo, que está sendo desenvolvido especialmente para ser usado em situações de emergência.

O aplicativo, ainda em desenvolvimento, possibilita ao usuário selecionar uma das quatro opções disponíveis - fogo, explosão, pânico de massa ou outro - e emitir um alerta. Automaticamente, um mapa é exibido indicando a localização. Nesse mesmo mapa, o usuário pode usar uma seta para especificar o local exato onde está acontecendo a emergência.

Depois, é hora de informar a gravidade da situação clicando em ícones. Por exemplo, no caso de um incêndio, pode ser escolhido um extintor (para uma situação menos grave), uma mangueira (situação um pouco mais grave) ou um carro de bombeiros (situação grave).

A seguir, solicita-se ao usuário que informe se há pessoas feridas e descreva o fogo (informando a cor e a direção da fumaça). Por último, há a opção de enviar uma foto ou vídeo.

Tela do aplicativo para celulares para que a população dê informações sobre grandes acidentes.
[Imagem: Divulgação/Projeto Rescuer]

Multidão de informações

Mas o que acontecerá se dezenas de milhares de pessoas usarem esse aplicativo ao mesmo tempo? Para isso, o grupo de pesquisadores do projeto RESCUER está mesclando conhecimentos de diferentes áreas da ciência da computação: processamento de imagens, aprendizado de máquina e banco de dados.

"Um dos problemas que enfrentaremos é a variação da qualidade do material enviado. Na multidão, teremos pessoas correndo, sendo empurradas, em lugares muito escuros ou muito claros, e até mesmo com o celular de cabeça para baixo enquanto filma", conta o professor José Rodrigues Júnior, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP em São Carlos.

"A tecnologia disponível para a análise de imagens estáticas já existe, mas quando se fala em vídeos, o desafio é maior", acrescenta Karina Villela do Instituto de Engenharia de Software Experimental (IESE), da Alemanha.

Tempo de resposta

Outro obstáculo a ser enfrentado é o tempo de resposta, pois é preciso avaliar uma grande quantidade de dados o mais rápido possível.

"Ainda não existe uma tecnologia de aprendizado de máquina suficientemente capaz de avaliar as informações com 100% de precisão. A melhor máquina para fazer isso ainda é o ser humano. No entanto, o computador é capaz de selecionar as melhores informações a serem apresentadas e também de aprender com o ser humano, nesse caso, com os especialistas da central de comando", diz José Rodrigues.

Por isso, entre as soluções de análise de dados propostas pela equipe está a atuação da central de comando, que receberá as informações extraídas da multidão. O kit de ferramentas que o RESCUER pretende fornecer à central de comando engloba ainda uma tela com um mapa apresentando de forma simples e em tempo real a situação de emergência.

Estudos na área de visualização de informações estão sendo realizados para verificar qual a melhor maneira de mostrar as ocorrências nessa tela.

A previsão é de que o projeto seja finalizado no primeiro semestre de 2016.

Mais tópicos