IA quer ajudar a salvar a vida de bombeiros em incêndios

Pesquisadores do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), nos Estados Unidos, e da Universidade Politécnica de Hong Kong, na China, desenvolveram um sistema de inteligência artificial (IA) capaz de ajudar os bombeiros em situações severas de combate a incêndios.

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Segundo os cientistas, esse algoritmo consegue prever sinais de flashover — ignição quase simultânea da maioria dos materiais combustíveis diretamente expostos em uma área fechada —, um fenômeno que pode ser mortal para os socorristas dentro de um edifício em chamas.

“Os flashovers tendem a aumentar repentinamente a temperatura para aproximadamente 600 °C, tornando o ambiente muito quente em apenas alguns segundos. Esse fenômeno é uma das principais causas de mortes de bombeiros e socorristas nos Estados Unidos”, explica o engenheiro mecânico do NIST Wai Cheong Tam, coautor do estudo.

FlashNet

A rede neural de previsão de flashover, batizada de FlashNet, consegue antever esses eventos letais segundos antes dos materiais entrarem em combustão. De acordo com os pesquisadores, esse sistema de inteligência artificial possui uma precisão de acertos superior a 92%.

Até agora, a maioria das ferramentas de previsão baseadas em aprendizagem de máquina, incluindo uma desenvolvida anteriormente pelo autores, era treinada para operar em um ambiente único e familiar. Essa limitação de dados se torna um problema grave em situações reais de incêndio.

Para lidar com as variáveis de incêndios de verdade, os cientistas adicionaram redes neurais gráficas (GNN na sigla em inglês), um tipo de algoritmo capaz de fazer julgamentos mais precisos com base em gráficos de nós e linhas, que representam os dados de entrada e as relações entre cada um deles.

“Nosso modelo anterior só tinha que considerar quatro ou cinco salas em um layout, mas quando a situação muda e você tem 13 ou 14 ambientes diferentes, isso pode ser um pesadelo para a IA. À medida que os bombeiros avançam em território hostil, eles pouco sabem sobre a planta baixa de um edifício, a origem do fogo ou se as portas estão abertas ou fechadas”, acrescenta Tam.

Banco de dados

Os cientistas simularam digitalmente mais de 41 mil incêndios em 17 tipos diferentes de edifícios residenciais nos Estados Unidos, levando em consideração fatores como origem do fogo, planta do prédio, móveis e se as janelas estavam abertas ou fechadas.

Eles também alimentaram o modelo com um conjunto contendo quase 25 mil casos de incêndios para servir como uma espécie de banco de dados que pode ser consultado instantaneamente pela IA. Além disso, os pesquisadores utilizaram outras 16 mil ocorrências para fazer um ajuste mais fino na simulação digital.

“De forma geral, nosso modelo conseguiu prever situações de flashover em 92,1% dos casos em apenas 30 segundos. No entanto, para testar completamente o desempenho da IA, precisamos construir e queimar nossas próprias estruturas e incluir alguns sensores nelas se quisermos implantar esse sistema em cenários reais de incêndio”, encerra Wai Cheong Tam.