Novos mapas do Data for Good melhoraram conhecimento da população e ajudam em desastres naturais - Multim&

Os dados do projeto Data for Good foram disponibilizados pela Meta e podem ajudar organizações humanitárias e governos a encontrar soluções para os grandes flagelos demográficos e climáticos. O Banco Mundial utilizou os mapas de população baseados em IA da Meta para identificar potenciais focos de COVID-19 em Kinshasa, RDC. Meta

💥️A Meta abriu um lote de Data for Good ou “dados para o bem” para treinar mapas de população alimentados por inteligência artificial (IA). Estas ferramentas, 💥️disponíveis no GitHub, podem ajudar investigadores, organizações não-governamentais, humanitárias e governos em vários projetos, incluindo de adaptação climática, saúde pública ou resposta a catástrofes, indica a Meta numa publicação no seu site.

Este primeiro conjunto de dados e amostras de código 💥️pode ser usado para construir mapas de população que tiram partido da tecnologia de IA da Meta. A empresa, que na altura ainda se chamava Facebook, está desde 2017 a 💥️mapear o mundo com ajuda da comunidade e inteligência artificial.

O conjunto de dados de treino disponibilizado 💥️é composto por quase 10 milhões de classificações para mais de 126 gigabytes de imagens de satélite e inclui 💥️classificações feitas por que podem indicar a presença de um edifício. Para além deste primeiro lote, a Meta 💥️planeia “lançar dados adicionais e código para treino de visão computacional no futuro”.

💥️Estas classificações foram criadas em imagens de satélite que datam de 2011 a 2023. No entanto, mesmo as que foram feitas em imagens mais antigas são úteis 💥️para treinar a próxima geração de modelos de visão artificial (como o Segment Anything da Meta) para identificar com maior precisão os edifícios numa série de ambientes.

O Banco Mundial utilizou os mapas populacionais baseados em IA da Meta para identificar potenciais focos de COVID-19 em Kinshasa, RDC. O Banco Mundial utilizou os mapas populacionais baseados em IA da Meta para identificar potenciais focos de COVID-19 em Kinshasa, RDC. créditos: Meta

💥️Nesta imagem é possível ver um mapa populacional baseado em IA da Meta utilizado pelo Banco Mundial para identificar potenciais focos de COVID-19 em Kinshasa.

A ameaça de alterações climáticas é uma realidade e os mapas populacionais alimentados por AI e os dados subjacentes representam uma oportunidade de direcionar investimentos na preparação de catástrofes.

💥️Os mapas da população da Data for Good estimam o número de pessoas que vivem numa grelha de 30 metros em quase todos os países. Estes mapas utilizam técnicas de visão por computador 💥️para identificar estruturas de origem humana em imagens de satélite. Os resultados do modelo de IA da Meta são depois combinados com 💥️as estimativas de população residente do Center for Earth Science Information Network (CIESIN) para revelar aproximadamente o número de pessoas que vivem em cada quadrícula. Os mapas da Meta incluem também 💥️segmentações demográficas por grupos específicos como crianças com menos de cinco anos, mulheres em idade reprodutiva, jovens e idosos.

Entretanto, e à medida que o mundo olha para a crescente ameaça das alterações climáticas, 💥️os mapas da Meta, e os dados que lhes estão subjacentes, oferecem oportunidades para direcionar investimentos na preparação para catástrofes.  Ajudam a melhorar a capacidade de antecipação de zonas possivelmente expostas a inundações, explora um artigo da revista Nature, ou de planos de adaptação climática, exemplificados neste estudo da Cambridge.

A World Vision utilizou os mapas populacionais de alta resolução da Meta para identificar a população e as povoações associadas mais próximas dos pontos de água existentes e as áreas-alvo onde eram necessários novos pontos de água. A World Vision utilizou os mapas populacionais de alta resolução da Meta para identificar a população e as povoações associadas mais próximas dos pontos de água existentes e as áreas-alvo onde eram necessários novos pontos de água. créditos: Meta

Como se vê na imagem, 💥️a World Vision utilizou os mapas de população de alta resolução da Meta para identificar a população, e as povoações associadas, mais próximas dos pontos de água existentes e as áreas-alvo onde eram necessários novos pontos de água.

Ao abrir o acesso a estas ferramentas, a Meta espera que 💥️“outros investigadores possam gerar novos conhecimentos para acelerar o fornecimento de energia sustentável e de infraestruturas resistentes ao clima em todo o mundo”.

Nas economias mais avançadas, as estimativas exatas da população são um dado adquirido. Esta informação permite aos governos tomar decisões informadas sobre a prestação de serviços. Mas, 💥️noutras regiões é muito difícil obter esses dados. Há países, com menores rendimentos, que 💥️fizeram o último recenseamento há décadas ou que não têm dados específicos sobre as populações mais vulneráveis. Há ainda 💥️falhas nas estimativas entre censos, sendo excluídas populações remotas dos dados oficiais. Por isso, estas comunidades podem viver fora do alcance de programas essenciais.

Para dar resposta a este desafio, a Meta começou a mapear a população mundial, utilizando inteligência artificial e imagens de satélite, em 2017. Contou para isso com a participação de outras instituições como 💥️o CIESIN, da Universidade de Columbia, e o WorldPop, da Universidade de Southampton. Foram já publicados “centenas de mapas e conjuntos de dados de alta resolução”, que têm sido utilizados por governos e organizações sem fins lucrativos para programas sociais que “💥️vão desde o direcionamento de intervenções no âmbito da COVID-19 até ao fornecimento de água potável”. Entretanto, à medida que a procura mundial de recursos naturais e de energia aumenta, as estimativas exatas da população “também oferecem oportunidades significativas para melhorar os esforços de sustentabilidade”.

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