Inteligência Artificial vai ajudar a identificar fontes de poluição no Bangladesh

A produção de tijolos é uma fonte de poluição que ameaça a saúde da população e do planeta, mas regular esta indústria pode ser uma tarefa difícil para as autoridades. Para resolver o problema, uma equipa desenvolveu um algoritmo que pode identificar e localizar fornos de tijolos a partir de imagens de satélite.

Os reguladores ambientais vão assim poder exercer um maior controlo sobre esta indústria, tendo uma maior capacidade para identificar todos aqueles que infringirem as leis, revela o novo estudo conduzido pela Universidade de Stanford.

O estudo, publicado a 19 de abril na revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), demonstra como a inteligência artificial, em conjunto com imagens de satélite, pode fornecer um método eficaz e barato para localizar e monitorizar setores que de outra forma seriam difíceis de regular.

“Os fornos de tijolos proliferaram em Bangladesh para abastecer a economia crescente com materiais de construção”, disse a co-autora Nina Brooks.

Os tijolos são essenciais para o desenvolvimento em todo o Sul da Ásia, especialmente em regiões que carecem de outros materiais de construção, escreve o TechXplore.

No entanto, a queima apresenta grandes riscos à saúde e ao meio ambiente. Em Bangladesh, os fornos de tijolos são responsáveis ​​por 17% das emissões anuais de dióxido de carbono do país. É um contributo significativo para a poluição do ar geral do país.

Para tentar melhor a situação, o governo de Bangladesh estava a tentar identificar e verificar manualmente as localizações das olarias em todo o país, mas o esforço consumia demasiado tempo e trabalho.

Por isso, desde 2016, a equipa de Stanford está a trabalhar em Bangladesh para localizar os locais dos fornos, quantificar os efeitos adversos das olarias e fornecer informações públicas transparentes. Assim, desenvolveram uma abordagem para identificar fornos a partir de dados remotos.

A equipa desenvolveu um algoritmo altamente preciso que não apenas identifica se as imagens contém fornos, mas também aprende a localizar fornos dentro da imagem.

O método reconstrói fornos que foram fragmentados em várias imagens e é capaz de identificar quando estão presentes numa única imagem.

A abordagem revelou que mais de três quartos dos fornos no Bangladesh são construídos ilegalmente, localizando-se a menos de 1 quilómetro de uma escola e que quase 10% estão perto de instalações de saúde – o que também não permitido por lei.

Só em Bangladesh, quase toda a população vive a menos de 10 quilómetros de uma olaria, e mais de 18 milhões vivem a menos de 1 quilómetro, diz o estudo.

“Esperamos que a nossa abordagem possa permitir regulamentações e políticas mais eficazes para alcançar melhores resultados ambientais no futuro”, frisa o co-autor Jihyeon Lee.

  Ana Isabel Moura, ZAP //

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