NEC desenvolve tecnologia para avaliação dos danos causados por catástrofes, utilizando um modelo Large Language (LLM) e a análise de imagens

NEC desenvolve tecnologia para avaliação dos danos causados por catástrofes, utilizando um modelo Large Language (LLM) e a análise de imagens

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A NEC Corporation desenvolveu uma tecnologia para avaliação de danos causados por catástrofes, utilizando um modelo Large Language (LLM) e a análise de imagens. Esta tecnologia permite aos utilizadores avaliar de forma imediata e precisa a extensão e a localização dos danos a partir da multiplicidade de imagens recolhidas quando ocorre uma catástrofe. No futuro, a NEC contribuirá para a aceleração da orientação de evacuação, dos esforços de salvamento e de outras atividades de resposta inicial em caso de catástrofe, fornecendo esta tecnologia aos serviços governamentais e às autoridades municipais responsáveis pela resposta a catástrofes. 

Nos últimos anos, o mundo tem assistido a um aumento da frequência e da gravidade das catástrofes naturais, incluindo a intensificação das chuvas torrenciais e dos grandes terramotos. Quando ocorrem catástrofes, é fundamental avaliar rapidamente e com precisão os danos para acelerar as atividades de resposta inicial, como a orientação de evacuação e os esforços de salvamento das vítimas de catástrofes. No entanto, a concretização de uma resposta inicial rápida continua a ser um desafio porque os mapas de distribuição da precipitação e os mapas de distribuição da intensidade sísmica, por exemplo, bem como as informações textuais recebidas dos residentes, não incluem pormenores suficientes sobre a extensão e a localização dos danos. Em contrapartida, as imagens das zonas afetadas por catástrofes fornecidas aos municípios e a outras entidades (imagens captadas por smartphones, CCTV, etc.) são muito promissoras, uma vez que contêm informações detalhadas sobre os danos e a sua localização geográfica. 

Com o objetivo de acelerar as atividades de resposta inicial, a NEC desenvolveu uma tecnologia que pode ser usada para reduzir de forma rápida e precisa as imagens necessárias para a avaliação do impacto de um desastre e, em seguida, exibir essas imagens num mapa com exatidão ao nível do endereço da rua. 

 

Características da nova tecnologia 

  1. Reduz as imagens de campo de acordo com a intenção do utilizador 

As imagens a utilizar podem ser reduzidas a partir de uma multiplicidade de imagens de campo disponíveis, para incluir apenas as que estão de acordo com a intenção do utilizador, através da utilização da interpretação semântica das palavras de um LLM e da análise de imagens para determinar a sua semelhança. 

A tecnologia de reconhecimento de imagens tem sido convencionalmente utilizada para restringir as imagens às que são relevantes para os utilizadores. No entanto, estas tecnologias só são capazes de reconhecer imagens previamente determinadas, limitando assim as imagens que podem ser selecionadas para o processo de redução. Isto tem dificultado a realização de pesquisas de acordo com a intenção do utilizador, que varia em função do tipo e da escala de uma catástrofe, das áreas afetadas e da extensão da situação. 

A tecnologia agora desenvolvida utiliza o LLM para restringir imagens de campo utilizando palavras-chave. Além disso, a utilização da análise de imagens e a especificação da cena em que um utilizador gostaria de procurar, torna possível restringir cenas que são difíceis de expressar por escrito. Por outras palavras, ao combinar o LLM e a análise de imagens, os utilizadores podem restringir com precisão as imagens apenas àquelas que correspondem às suas intenções, tornando assim possível responder rapidamente a catástrofes à medida que estas se desenvolvem. 

  1. Apresenta a extensão e a localização dos danos num mapa com detalhe ao nível do endereço da rua 

No caso de imagens de campo para as quais a localização da área afetada por uma catástrofe é desconhecida, a localização pode ser estimada com precisão ao nível da morada da rua e depois apresentada num mapa, através da comparação das imagens de campo com imagens aéreas e dados cartográficos que cubram áreas extensas. 

As imagens de campo fornecidas em situações de emergência, como catástrofes, não incluem necessariamente informações de localização, o que por vezes pode dificultar a identificação das áreas afetadas por desastres. Embora a NEC tenha desenvolvido tecnologia para estimar localizações através da utilização de imagens de satélite e fotografias aéreas no passado, a tecnologia agora desenvolvida permitiu alcançar a maior precisão de correspondência a nível mundial, permitindo a estimativa de localização com um elevado grau de precisão, mesmo para imagens de campo captadas durante uma catástrofe. 

Para estimar localizações, esta tecnologia extrai automaticamente áreas como estradas, edifícios e sinais de trânsito a partir de imagens de campo e, em seguida, compara-as com informações de configuração de mapas (a forma e o layout de estradas, edifícios, etc.). Desta forma, é possível uma estimativa altamente precisa da localização de uma fotografia, mesmo para imagens de edifícios parcialmente desmoronados ou estradas parcialmente inundadas, pela utilização proactiva, na comparação, de informações das estradas, com menor risco de danos em caso de terramoto e de informações dos edifícios, com menor risco de submersão em caso de inundação. 

A NEC planeia colocar esta tecnologia recém-desenvolvida em uso prático durante o ano fiscal 2025, num esforço para ajudar a acelerar a orientação de evacuação, os esforços de salvamento e outras atividades de resposta inicial em caso de catástrofe. Além disso, a NEC continua empenhada em tornar a sociedade mais segura, mais protegida e mais conveniente, expandindo a utilização da tecnologia LLM e de análise de imagem a outras aplicações. 

Sobre o autor

Fernando Costa

O Fernando é o diretor do InforGames. O seu primeiro computador foi o ZX Spectrum, e foi aqui que começou a interessar-se pelo mundo dos videojogos. Apesar de já ter jogado em várias plataformas, o PC continua a ser a sua plataforma de eleição. No que diz respeito a jogos, gosta de estratégia, corridas e luta.

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