Após o terramoto de fevereiro de 2023, uma equipa de 5 pessoas do PAM/Google Research usou a SKAI, ferramenta de IA de código aberto, para avaliar ~600 mil edifícios na Turquia com 81%+ de precisão — impacto não verificado de forma independente.
~600,000 buildings
Edifícios avaliados no sudeste da Türkiye (within one month, Feb 2023)
>81%
Precisão do mapeamento de danos
28,000+
Estruturas gravemente danificadas ou destruídas assinaladas
265,000+ buildings
Edifícios avaliados numa primeira passagem em três cidades (within one week)
2.1 million+
Total acumulado de edifícios avaliados a nível mundial desde 2022
88%
Precisão nas cheias de Durban (South Africa deployment)
Detalhes
Maturidade
Em expansão
Promotor
World Food Programme (WFP) Innovation Accelerator & Google Research
Período
2022-2023
Palavras-chave
disaster response, emergency management, satellite imagery, machine learning, humanitarian aid
Contexto
O SKAI é uma ferramenta de aprendizagem automática de código aberto construída pelo Innovation Accelerator do Programa Alimentar Mundial (WFP) em conjunto com a Google Research para acelerar a avaliação de danos em edifícios após catástrofes, a partir de imagens de satélite e aéreas. Lançada como código aberto em junho de 2022, foi concebida para ser independente do contexto, utilizável em respostas a terramotos, inundações, furacões e ciclones sem necessidade de retreinar o modelo de raiz para cada catástrofe. Foi submetida ao seu teste de maior visibilidade após o terramoto da Türkiye-Síria de fevereiro de 2023.
Objetivos
A ferramenta pretende dar às agências humanitárias e de resposta a catástrofes uma forma rápida e escalável de identificar quais os edifícios destruídos ou gravemente danificados, para que os recursos de resposta possam ser direcionados para onde são mais necessários, sem esperar por uma avaliação manual lenta.
Atividades
Uma equipa conjunta de cinco pessoas do WFP e da Google Research avaliou cerca de 600.000 edifícios no sudeste da Türkiye em menos de um mês, incluindo uma primeira passagem de mais de 265.000 edifícios em três grandes cidades no espaço de uma semana, cobrindo uma área afetada por cerca de 5 milhões de pessoas. Os resultados foram partilhados para apoiar a resposta coordenada pela agência nacional de catástrofes da Türkiye, a AFAD, a par de um trabalho separado de mapeamento por satélite realizado pelo AI for Good Lab da Microsoft.
Resultados
A implementação na Türkiye atingiu mais de 81% de precisão e assinalou mais de 28.000 estruturas gravemente danificadas ou destruídas. Desde então, o WFP voltou a utilizar o SKAI no furacão Ian nos Estados Unidos (410.000 edifícios, cerca de 70% de precisão/recall), nas cheias no Paquistão de 2022 (850.000 agregados familiares, 80–85% de precisão) e nas cheias em Durban, África do Sul (250.000 edifícios, 88% de precisão), tendo a ferramenta avaliado, no total, mais de 2,1 milhões de edifícios desde o seu lançamento.
Conclusões
O próprio relato do WFP sobre a implementação na Türkiye é franco quanto às suas limitações, referindo que o impacto real dos mapas de danos gerados por IA foi difícil de medir e não foi intensivamente verificado face aos resultados no terreno. O SKAI é uma implementação de código aberto genuína e repetidamente reutilizada, mas o seu impacto humanitário a jusante não foi avaliado de forma independente.
Implementação
Custo indicativo
Baixo (< 50 mil €)
Tempo até resultados
Curto (< 1 ano)
Equipa e competências
Five-person joint WFP Innovation Accelerator / Google Research team
Condições de sucesso
Pre-existing open-source, context-agnostic model requiring no per-disaster retraining
Partnership with a national disaster agency (Türkiye's AFAD) to route outputs into the response
Rapid availability of satellite and aerial imagery shortly after the disaster
Modos de falha comuns
Real-world impact of the damage maps was not intensively verified against ground truth
Habitualmente financiado por
National / regional programmesPhilanthropic / foundation funding
Vias de financiamento indicativas para práticas deste tipo — verifique sempre os avisos abertos e as regras de elegibilidade de cada programa.
Kit de replicação
Artefactos reutilizáveis desta prática — tal como publicados pelas suas fontes.