Saiba como a inteligência em dados pode ajudar a salvar vidas em situações críticas
Nos dias de hoje, a análise de dados já tomou um posto de altíssima relevância no que diz respeito ao funcionamento de negócios de todos os segmentos.
Quando falamos a respeito do agronegócio por exemplo, essas aplicações recaem sobre toda a cadeia produtiva: antes, dentro e depois da fazenda; e vão desde a automatização de práticas administrativas até o apoio a agricultura de precisão.
Entretanto, o que pouco se comenta sobre as técnicas de big data analytics é sua grande capacidade de otimizar a recuperação de desastres, (de origens naturais ou humanas, em zonas urbanas ou rurais).
E foi justamente este episódio que inspirou a SciCrop a mostrar algumas formas de como é possível ajudar a salvar vidas com essas tecnologias. Acompanhe!
1 – Elaboração de mapas de risco
Em situações críticas, como a relatada no exemplo acima, as operações de resgate devem ser rápidas e assertivas, e para isso, obter o conhecimento sobre os pontos de maior probabilidade do encontro de vítimas é fundamental.
O processamento de imagens de satélite através das técnicas de advanced analytics, como o machine learning, permitem a elaboração de mapas das zonas afetadas, e em tempo real, indicam as regiões de maior relevância para o encontro de sobreviventes.
2 – Conexão de pessoas perdidas com suas famílias
Passado um curto período de tempo após a catástrofe, naturalmente muitas pessoas perdidas tendem a buscar por conhecidos e vice-versa.
Duas famosas ferramentas baseadas em big data dotadas dessa característica são o “Person Finder” da Google, mecanismo lançado após o terremoto no Haiti em 2010 que registrou 5300 buscas de desaparecidos por amigos e familiares nas áreas afetadas e o “Safety Check Service” do Facebook (atual Meta), serviço destinado a coletar sinais de pessoas que encontram-se em estado de segurança em meio a áreas afetadas.
3 – Mineração de informações em mídias sociais
Foi-se o tempo em que somente grandes veículos midiáticos e autoridades eram responsáveis pela cobertura completa das calamidades públicas.
Nos dias de hoje, sempre que ocorre um evento de grandes proporções, centenas de habitantes das cercanias ou equipes independentes de jornalismo inundam as redes sociais com informações do incidente.
A inteligência artificial consegue filtrar e reunir essas informações descentralizadas espalhadas nas redes, como por exemplo, a situação de vias de acesso ao local, a disponibilidade de energia elétrica e imagens exclusivas de ângulos variados sobre a zona de impacto, para colocá-las à disposição das equipes de resgate em tempo real.
E os benefícios do uso de big data analytics para disaster recovery não param por aí.
Através de seu uso é possível ainda mensurar o impacto ambiental das tragédias, e além disso, realizar simulações com base em dados do passado para ganhar previsibilidade sobre novos eventos.
Se sua empresa opera em áreas de risco, conheça a SciCrop, amplie sua segurança operacional e obtenha apoio em eventuais situações críticas.
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