Nova Técnica de Inteligência Artificial Pode Prever Deslizamentos de Terra com Maior Precisão

Uma nova técnica desenvolvida por geólogos da UCLA que utiliza inteligência artificial para prever com maior precisão onde e por que os deslizamentos de terra podem ocorrer tem o potencial de reforçar os esforços para proteger vidas e propriedades em algumas das áreas mais propensas a desastres do mundo.

Aumentando a Eficiência das Previsões de Deslizamentos de Terra

O novo método, descrito em um artigo publicado na revista Communications Earth & Environment, aprimora a precisão e a interpretabilidade das técnicas de aprendizado de máquina baseadas em IA, além de exigir menos capacidade computacional e ser mais amplamente aplicável do que os modelos preditivos tradicionais.

A Importância da Técnica em Locais Propensos a Deslizamentos de Terra

De acordo com os pesquisadores, essa abordagem seria particularmente valiosa em lugares como a Califórnia, onde a combinação de secas, incêndios florestais e terremotos cria condições propícias para desastres relacionados a deslizamentos de terra. Com a mudança climática trazendo tempestades mais fortes e úmidas, espera-se que a situação se agrave ainda mais.

Fatores que Influenciam Deslizamentos de Terra

Vários fatores influenciam a ocorrência de deslizamentos de terra, incluindo a forma do terreno, sua inclinação, áreas de drenagem, propriedades do solo e leito rochoso, bem como condições ambientais como clima, chuva, hidrologia e movimentação do solo causada por terremotos. Com tantas variáveis envolvidas, prever quando e onde um deslizamento de terra pode ocorrer é uma combinação de arte e ciência.

Limitações dos Modelos Tradicionais e Aprendizado de Máquina

Tradicionalmente, os geólogos estimam o risco de deslizamento de uma área incorporando esses fatores em modelos físicos e estatísticos. Embora esses modelos possam fornecer previsões razoavelmente precisas com dados suficientes, os modelos físicos consomem tempo e recursos consideráveis, além de não serem aplicáveis em larga escala. Já os modelos estatísticos fornecem poucos insights sobre como avaliam vários fatores de risco para chegar às previsões.

Nos últimos anos, os pesquisadores têm utilizado modelos de aprendizado de máquina conhecidos como redes neurais profundas (DNNs) para prever deslizamentos de terra. Essas DNNs, quando alimentadas com uma grande quantidade de variáveis relacionadas a deslizamentos de terra e informações históricas, podem processar e aprender rapidamente a partir desses dados para fazer previsões altamente precisas. No entanto, as DNNs não fornecem explicações claras de seus resultados, tornando difícil para os pesquisadores interpretarem suas previsões e identificarem os fatores causais relevantes para evitar futuros deslizamentos de terra.

Utilizando Inteligência Artificial para Previsão de Deslizamentos de Terra

Diante dessa questão, os pesquisadores da UCLA desenvolveram uma abordagem inovadora para solucionar o problema. Eles utilizaram uma rede neural superposicional (SNN), um tipo de inteligência artificial na qual as diferentes camadas da rede funcionam simultaneamente, avaliando as complexas relações entre os dados de entrada e os resultados de saída, mas convergem apenas no final para produzir a previsão.

Os pesquisadores alimentaram o SNN com cerca de 15 variáveis geoespaciais e climáticas relevantes para as montanhas do leste do Himalaia. Essa região foi escolhida devido ao alto número de perdas humanas causadas por deslizamentos de terra na Ásia, com uma proporção significativa ocorrendo no Himalaia. O modelo SNN foi capaz de prever a suscetibilidade a deslizamentos de terra nessas áreas com uma precisão comparável às DNNs. O diferencial importante, no entanto, foi que os pesquisadores puderam separar as variáveis e identificar quais desempenhavam papéis mais significativos na produção dos resultados.

Vantagens do Novo Método e sua Aplicabilidade

Os pesquisadores destacam que, assim como uma autópsia é necessária para determinar a causa da morte, identificar o gatilho exato de um deslizamento de terra sempre exigirá medições de campo e registros históricos. No entanto, o novo modelo de previsão de IA pode identificar variáveis chave e quantificar suas contribuições para a suscetibilidade a deslizamentos de terra. Além disso, o novo programa de IA dos pesquisadores requer menos recursos computacionais em comparação às DNNs, podendo ser executado de forma eficiente mesmo com menos poder de computação.

Perspectivas Futuras e Aplicações Adicionais

A equipe de pesquisadores planeja estender seu trabalho a outras regiões propensas a deslizamentos de terra em todo o mundo. Na Califórnia, por exemplo, onde o risco de deslizamentos de terra é agravado por incêndios florestais e terremotos frequentes, o novo sistema pode auxiliar no desenvolvimento de sistemas de alerta precoce que consideram diversos sinais e prevêem outros perigos de superfície, como inundações.

Com essa nova técnica inovadora que combina inteligência artificial e geologia, espera-se que seja possível prever e mitigar os riscos associados a deslizamentos de terra, salvaguardando vidas e propriedades em áreas vulneráveis. A aplicação desse método tem o potencial de criar um impacto significativo na proteção contra desastres naturais, fornecendo informações valiosas para a tomada de decisões e medidas preventivas.

Fonte da história: Universidade da Califórnia – Los Angeles. Nova Técnica Utiliza Inteligência Artificial para Prever Deslizamentos de Terra com Maior Precisão. (Adaptado)