Durante desastres naturais, dados confiáveis apoiam decisões rápidas e informadas, oferecendo conscientização e avaliação de riscos em tempo real. O gerenciamento eficaz de dados agiliza a alocação de recursos e mantém os socorristas seguros, enquanto insights de qualidade aprimoram a preparação, a resposta e a recuperação, salvando vidas e reduzindo perdas.
Organizações de gerenciamento de desastres se beneficiam da otimização de seus processos de dados para obter acesso a dados precisos e oportunos para uma tomada de decisão informada. No contexto da inteligência artificial, um ciclo de vida de dados estruturado auxilia os tomadores de decisão, melhorando a precisão e a confiabilidade dos sistemas. O processo de ciclo de vida de dados fornece suporte essencial para o desenvolvimento de IA, mantendo dados confiáveis e bem gerenciados. Essa abordagem permite que os modelos de IA utilizem informações relevantes e precisas para o aprendizado.
Um ciclo de vida de dados bem gerenciado é essencial para produzir resultados de IA precisos, de alta qualidade e em conformidade, melhorando, em última análise, o desempenho da IA. A norma internacional ISO/IEC 8183 fornece um guia para organizar e gerenciar a complexidade dos ciclos de vida de dados de IA. Ela descreve uma estrutura abrangente que abrange todos os aspectos do gerenciamento de dados, desde a aquisição e criação de dados até o desenvolvimento, implantação, manutenção e eventual descomissionamento.
A aplicação do modelo de ciclo de vida de dados da ISO 8183 à gestão de desastres garante que todos os fluxos de dados e informações sejam estruturados, gerenciados e otimizados para uma resposta e recuperação eficazes a emergências. Um ciclo de vida de dados típico para uma organização de gestão de desastres pode ser o seguinte:
Se for baseada em uma estrutura de ciclo de vida de dados confiável, a IA pode aumentar a precisão da análise de dados de desastres, processando conjuntos de dados grandes e diversos — como imagens de satélite, leituras de sensores e mídias sociais — em tempo real. O reconhecimento avançado de padrões pode detectar sinais precoces de desastres, como inundações ou terremotos, que podem passar despercebidos por humanos. Ao atualizar continuamente os modelos preditivos com informações em tempo real, a IA pode aprimorar a consciência situacional e apoiar a tomada de decisões oportunas e informadas durante emergências.
| Estágio do Ciclo de Vida | Dados-chave |
| Concepção da Ideia | Dados de mapas base, dados históricos de desastres, mapas de riscos, avaliações de perigos, previsões, dados censitários |
| Requisitos de Negócio | Necessidades das partes interessadas, requisitos legais, protocolos de resposta |
| Planejamento de Dados | Inventários de dados, planos de governança de dados, padrões de qualidade |
| Aquisição de Dados | Crowdsourcing, feeds de sensores, relatórios de campo, mídias sociais, imagens de satélite |
| Preparação de Dados | Conjuntos de dados limpos, camadas GIS integradas, registros validados, validação de metadados |
| Modelo de Construção | Dados de treinamento/teste, resultados de simulação, modelos preditivos |
| Implantação do Sistema | Painéis operacionais, sistemas de alerta, rastreadores de recursos |
| Operação do Sistema | Dados de incidentes em tempo real, mapas de pontos críticos, atualizações situacionais |
| Descomissionamento de Dados | Dados arquivados, registros de conformidade, conjuntos de dados anonimizados |
| Descomissionamento do Sistema | Registros do sistema, planos de descomissionamento, registros de destruição de dados |
Além disso, como a IA utiliza análises preditivas e simulações para avaliar riscos e prever impactos, ela pode ajudar os planejadores de emergência a otimizar a alocação de recursos e as estratégias de resposta. Espera-se que a automação facilite o processamento eficiente de grandes fluxos de dados, apoiando sistemas de alerta precoce e fornecendo informações oportunas para a tomada de decisões. Se utilizadas em conjunto, essas capacidades tornam a gestão de desastres mais precisa, eficiente e eficaz.
A otimização dos processos do ciclo de vida dos dados, assegurada por normas internacionais como a ISO/IEC 8183, é essencial para uma gestão eficaz de desastres. Dados robustos capacitam os sistemas de IA a acelerar a resposta, melhorar a alocação de recursos e ajudar a salvar vidas. O apoio relevante de doadores pode fortalecer significativamente a resiliência das comunidades e os esforços de recuperação de desastres em todo o mundo.
Para aumentar a eficácia dos sistemas de gestão de desastres baseados em IA, as agências doadoras e os parceiros internacionais de desenvolvimento são fundamentais no financiamento não apenas de aquisições tecnológicas, mas também das capacidades institucionais e humanas necessárias para uma implementação sustentável. O envolvimento eficaz dos doadores deve se concentrar em promover infraestruturas de dados interoperáveis, integrar estruturas de conhecimento locais e apoiar plataformas adaptáveis. Além disso, os doadores de dados têm o potencial de estimular colaborações transfronteiriças, promovendo assim sistemas regionais de alerta precoce e estabelecendo protocolos robustos de compartilhamento de informações. Alinhar os investimentos com padrões reconhecidos internacionalmente garante ainda mais que a adoção da IA seja conduzida de forma ética, inclusiva e resiliente, principalmente em países de baixa e média renda, onde os custos de resposta a desastres tendem a ser desproporcionalmente altos.
Mais informações: www.geocensos.com
* Javier Carranza Torres – Economista, desenvolvedor com foco em IA e especialista em conteúdo geoespacial. Vasta experiência em capacitação em dados geoespaciais, integração digital e inovação. Planejador e curador de eventos de tecnologia
@geocensosguy
Imagem de capa: Pixabay
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