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Software identifica quais os bairros em situação mais crítica com base em dados sobre o número de feiras, supermercados, restaurantes, moradores, entre outras informações de determinada localidade

Por Agência FAPESP* – Algoritmos desenvolvidos por pesquisadores do Centro de Inteligência Artificial (C4AI) são capazes de identificar – por meio da análise e da interpretação de informações de centenas de bancos de dados diferentes – quais regiões de uma determinada cidade carecem de infraestrutura e de opções adequadas para o fornecimento de alimentos.

A inovação busca mostrar onde o poder público, uma empresa ou outro tipo de organização deve agir para tomar decisões mais precisas e eficientes no enfrentamento da insegurança alimentar.

O C4AI é um Centro de Pesquisa em Engenharia (CPE) constituído pela FAPESP e pela IBM no Centro de Inovação da Universidade de São Paulo (Inova-USP).

Um dos protótipos criados pelos pesquisadores foi pensado para identificar regiões mais suscetíveis à fome na cidade de São Paulo, com base em demandas de dois grupos interinstitucionais que atuam no município com foco em ações e políticas para melhorar a qualidade da alimentação. Nesse caso, a solução tem sido abastecida com dados abertos do Governo Federal, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), da Companhia Nacional de Abastecimento (Conab), além de informações relacionadas à indústria de alimentos, como o número de estabelecimentos que vendem comida por região – sejam feiras livres, mercados ou lanchonetes.

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“A integralização de informações diversas e espalhadas ainda é um problema no Brasil, também por causa do tamanho do território. Há muitos bancos de dados separados. Em países menores e mais ricos é muito mais fácil juntá-los, mas nós estamos buscando integrar mais de cem bases de dados. Agora, com a nossa solução que cruza as informações de forma automática, a inteligência artificial apresenta as localidades mais críticas e vários outros tipos de análises”, ressalta Alexandre Delbem, professor do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da USP e pesquisador do C4AI.

O professor, que criou a nova tecnologia em apenas 11 dias, ressalta que ela pode mapear múltiplas áreas e se moldar de forma autônoma a diferentes tipos de informações: “Ela se adapta aos dados que possui e descobre sozinha como pode cruzar aqueles que se complementam, mesmo que sejam poucos, e tirar o melhor proveito para contribuir com a tomada de decisão. Basta colocar informações cruas, sem tratamento, que a inteligência artificial interpreta e apresenta resultados e previsões em relatórios, planilhas, gráficos ou mapas”, explica.

Como a tecnologia pode ser adaptada para trabalhar com qualquer tipo de dado, a inteligência artificial ainda pode reunir informações sobre mudanças climáticas e prever possíveis desabastecimentos na agricultura, além de ajudar a driblar a seca durante um período de estiagem. “O agricultor poderia se preparar para isso com antecedência. Cada tomador de decisão vai analisar os aspectos de interesse. A solução poderia ser abastecida com qualquer outro tipo de dado”, afirma Delbem.

A inovação pode facilitar ainda a comunicação entre profissionais de áreas distintas, já que a tecnologia consegue juntar dados de diferentes áreas sobre o mesmo objeto. “Ela conecta as informações e apresenta dados confiáveis para a tomada de decisão. Os gestores vão poder dialogar. Isso pode ajudar as prefeituras fazendo com que secretários de diferentes áreas tomem decisões juntos”, descreve o cientista.

* Com informações da Assessoria de Comunicação do C4AI.


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