O Aedes aegypti, mosquito responsável por transmitir doenças como dengue e zika, é um vilão conhecido dos brasileiros. Agora, com o surto de casos de dengue, pesquisadores têm uma nova arma contra o mosquito: inteligência artificial.
Pesquisadores do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da Universidade Federal de Minar Gerais (UFMG), da Universidade de São Paulo (USP) e da Universidade de Sheffield, no Reino Unido, aprimoraram um software que utiliza a IA para identificar focos de dengue com base em imagens aéreas.
Segundo a UFMG, o dispositivo é capaz de analisar, automaticamente, fotografias de imóveis, obtidas por veículos aéreo não tripulados, e mapear as áreas urbanas com alto risco de infestação.
Assim, a evolução da ferramenta torna dispensável a verificação presencial dos locais identificados como possíveis criadouros das larvas. Dessa forma, isso barateou o processo.
“Por meio de mosaicos de imagens obtidas por uma câmera transportada por veículos aéreos não tripulados, desenvolvemos algoritmos baseados em aprendizado profundo para detecção de caixas d’água e piscinas”, explica em um comunicado o coordenador dos estudos, o professor Jefersson Alex dos Santos.
Tecnologia para o combate à dengue
A mais recente etapa do experimento foi realizada em Campinas, no estado de São Paulo. Em 200 quarteirões pesquisados, foram visitadas as construções e medidos os três componentes do chamado Índice de Condição de Premissa (PCI). Assim, são eles: construção, quintal e sombreamento, além das condições das fachadas e outras características.
Aedes aegypti tende a se reproduzir mais rápido neste período do ano, que é quente e chuvoso. Imagem: Fernando Frazão/Agência Brasil
O artigo “Automatic mapping of high-risk urban areas for Aedes aegypti infestation based on building facade image analysis”, que ainda está em revisão, descreve os resultados do estudo.
No entanto, os experimentos realizados indicam avanços para otimizar recursos no combate ao Aedes aegypti.
Segundo os autores, identificar áreas de maior risco em um município e direcionar os esforços de controle para elas é uma estratégia mais eficiente. Portanto, o uso do PCI é uma ferramenta importante para isso.
Nesse estudo, o grupo propõe uma abordagem capaz de prever o PCI com base em imagens de fachadas no nível da rua. Posteriormente, batizaram a tecnologia de PCINet.
“Treinamos uma rede neural profunda com as fotos tiradas, criando um modelo computacional capaz de examinar as fachadas dos edifícios. Avaliamos o PCINet em um cenário que iguala uma situação real de grande escala. Na qual o modelo poderia ser implantado para monitorar automaticamente quatro regiões de Campinas”, informaram os autores do artigo.
Dessa forma, segundo os cientistas, os bons resultados obtidos com o PCINet e as boas correlações das condições da fachada com os componentes do PCI demonstraram a confiabilidade da metodologia. Assim, é possível classificar as condições dos edifícios sem visitá-los fisicamente.
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