Em seu Desafio de Impacto de IA de 2019, O Google perguntou às organizações sem fins lucrativos, empresas sociais e instituições de pesquisa em todo o mundo, "Como você usaria a inteligência artificial (IA) para o bem social?"

"Tínhamos uma boa ideia que procurava essa oportunidade, "disse Chaopeng Shen, professor associado de engenharia civil e ambiental na Penn State e investigador principal da "deepLDB, "um dos 20 projetos que receberam financiamento do Google no desafio no ano passado." Os deslizamentos de terra induzidos pelas chuvas são um grande risco para as pessoas que vivem em áreas montanhosas, e pensamos que havia a possibilidade de usar IA para melhor prevê-los. "

No mundo todo, deslizamentos de terra causam milhares de mortes e ferimentos e custam bilhões de dólares a cada ano, de acordo com o Serviço Geológico dos Estados Unidos (USGS). Os mais frequentes são induzidos pela chuva, muitas vezes se transformando em fluxos de detritos que se movem rapidamente, como o Montecito, Deslizamentos de lama na Califórnia em 2018.

Mas Shen disse que muitos desses eventos também não são relatados, complicando os esforços para estudá-los e, eventualmente, predizê-los.

"A maior parte das informações vem de reportagens, e há muitos eventos ausentes, "Shen disse." Para que possamos prever melhor os deslizamentos de terra, precisamos começar com um bom banco de dados de deslizamentos. "

Shen observou que, com a disponibilidade de imagens de satélite do Google Earth, deslizamentos de terra passados ​​podem ser identificados do espaço. Contudo, encontrar apenas um - muito menos os milhares necessários para preencher um banco de dados abrangente - requer uma equipe inteira para vasculhar as imagens em busca de evidências de um evento passado.

A menos que você tenha IA.

“O primeiro objetivo do nosso trabalho era produzir um método de inteligência artificial para identificar esses eventos a partir das imagens de satélite, "Shen disse." Uma vez que o AI é treinado - quando pode determinar o que é um deslizamento de terra e o que não é - podemos aplicá-lo a uma área muito grande, e ele encontrará automaticamente o local com um evento suspeito. "

No início do projeto, Tong Qiu, co-investigadores de Shen e Penn State, professor associado de engenharia civil e ambiental, e Daniel Kifer, professor de ciência da computação, foram fornecidos com um conjunto de dados inicial de deslizamentos de terra induzidos pela chuva conhecidos pelo USGS. Depois de encontrar os eventos no Google Earth, eles usaram as imagens de satélite como exemplos de treinamento em um processo chamado "aprendizado supervisionado".

"É basicamente identificação de objeto, "Shen disse." Olhando para a imagem de satélite, você tem a sensação de que pode ter ocorrido um evento porque a cena mudou drasticamente. A maioria das pistas visuais vêm da vegetação. "

Hora extra, a IA começou a reconhecer as pistas que poderia usar para identificar um deslizamento de terra, mas também precisava detectar as diferenças de outras ocorrências, também. A forma de um distúrbio pode ter indicado um deslizamento de terra, mas também pode ter sido de um incêndio florestal, mina escavada ou prédio demolido.

"Tem que ser capaz de diferenciar os sinais reais do ruído, "Shen disse." O que é um deslizamento de terra induzido pela chuva, e o que não é? "

Depois de um ano de treinamento, Shen disse que o modelo agora está identificando corretamente um deslizamento de terra 97% das vezes, mas ele enfatizou que mais exemplos de treinamento ainda são necessários. Os pesquisadores criaram um site onde as pessoas poderiam fazer upload de suas próprias imagens do Google Earth para ajudar a treinar o modelo.

"Se a imagem aérea de um deslizamento de terra não for de uma área em que estivemos focados, eles podem nos ajudar a corrigi-lo, "Shen disse." Quanto mais dados tivermos, mais preciso será o modelo. "

De acordo com Shen, o nível de precisão no banco de dados é o que diferencia o "deepLDB", e permite que eles comecem a avançar para o segundo objetivo do projeto:a previsão.

"A segunda etapa é usar IA para associar os eventos no banco de dados com a precipitação e outras condições locais para tentar prever o que vai acontecer a seguir, "Shen disse." O aspecto novo do projeto é que temos uma precisão espacial muito alta, o que significa que sabemos exatamente onde esses eventos estão. Com este tipo de precisão, podemos sobrepor os eventos com outros conjuntos de dados, como textura e elevação do solo, e descobrir algumas das razões fundamentais pelas quais isso acontece em uma área e não na outra. Ou por que ontem e não anteontem. "

Ele acrescentou que o trabalho apenas começou no modelo de previsão, e eles trabalharam com especialistas em IA do Google para encontrar a melhor maneira de construir a IA à medida que ela procura padrões no banco de dados em crescimento.

"O pessoal com quem trabalhei no Google e sua organização filantrópica, Google.org, realmente deseja criar alguns impactos positivos no mundo, "Shen disse." Esperançosamente, seremos capazes de salvar vidas com este esforço. "