Inteligência Artificial vai permitir aos bombeiros de Lisboa serem mais rápidos

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Os bombeiros de Lisboa poderão brevemente diminuir o tempo de resposta a incidentes, como inundações ou incêndios, com a ajuda de um modelo de inteligência artificial hoje apresentado que prevê a probabilidade de ocorrências graves em determinados locais.

O modelo LX Analytics Hub, hoje apresentado em Lisboa, numa iniciativa da Câmara Municipal, irá agora ser integrado na Plataforma de Gestão Inteligente de Lisboa.

Após esse passo, estará disponível diariamente para que o Regimento de Sapadores Bombeiros de Lisboa (RSB) e outros serviços municipais possam tomar decisões sobre os meios a aproximar dos locais onde se verifique a probabilidade de acontecerem as ocorrências.

Segundo Miguel de Castro Neto, subdiretor da NOVA IMS e Coordenador da NOVA Cidade – Urban Analytics Lab, um dos parceiros que desenvolveu o projeto, o modelo permite prever, com até um dia de antecedência, se há a probabilidade que uma determinada ocorrência se verifique num determinado local e período de tempo, tendo por base o histórico dos dados disponíveis entre 2013 e 2019.

Assim, as autoridades podem alocar os meios de emergência de forma flexível para as áreas com maior índice de risco, com o objetivo de permitir que os bombeiros consigam responder à emergência idealmente em cinco minutos, mas no máximo até aos 10 minutos, acrescentou.

A questão que levou ao modelo surgiu porque a localização dos meios do RSB nos quartéis nem sempre permite assegurar um tempo de resposta mais rápido, “pois as condições da cidade mudam todos os dias [como o] tráfego, precipitação, eventos e cortes de trânsito”, disse ainda.

O modelo desenvolvido analisou um histórico de variáveis climatéricas (com o apoio de dados do Instituto Português do Mar e da Atmosfera – IPMA), de variáveis sociodemográficas e de ocorrências registadas em Lisboa entre 2013 e 2018.

Ao todo, são mais de cinco milhões de registos analisados, que, segundo Miguel Castro Neto, permitem 70% de exatidão na previsão de ocorrências, ou seja, prever sete em cada 10 ocorrências.

Para a construção do modelo foram analisados 52.560 registos de três estações do IPMA (como temperatura, precipitação, humidade, intensidade e direção do vento e radiação solar), assim como 3.662 dados estatísticos socioeconómicos (género, idade, educação, emprego, edificado) e 22.229 ocorrências.

Entre as ocorrências estão incêndios, acidentes de automóvel, com ou sem encarcerados, incidentes em infraestruturas (como por exemplo, queda de estruturas ou inundações) e outros serviços prestados pelos bombeiros, desde a abertura de portas à busca e ao resgate de pessoas.

O modelo permite ainda ter um número aproximado das pessoas que, em dado momento, estão nas zonas de risco, através do número de telemóveis ligados a 2.769 antenas da Altice.

O projeto, liderado pela Câmara Municipal de Lisboa (CML), foi desenvolvido pela Nova Information Management School (NOVA IMS), em parceria com o ISEL, a Microsoft e a SAP (empresa criadora de ‘software’ de gestão) e com a colaboração da Altice e do IPMA.

O modelo partiu de uma tese de mestrado de Leonor Brás Teixeira, estudante da NOVA IMS e bombeira, em parceria com Pedro Sarmento, também aluno da instituição.

// Lusa

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