Como o deep learning pode ajudar autoridades durante a pandemia?

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Em mais uma tentativa para averiguar a eficiência das determinações de distanciamento social, uma equipe de pesquisadores do Urban Observatory uniu um conjunto de ferramentas para conferir o comportamento da sociedade durante a quarentena. Em moldes semelhantes aos dados compartilhados pela Google e Facebook, o grupo faz uma análise gráfica de como a pandemia afetou a mobilidade urbana.

Auxiliados por algoritmos de deep learning, o Urban Observatory analisou cerca de 1.8 bilhões de dados individuais de comportamento geral no Reino Unido. Batizado de Newcastle University Urban Observatory, o estudo busca compreender as dinâmicas da mobilidade urbana com sensores distribuído pelas ruas — para identificação de engarrafamentos, tumultos e ocupação de estacionamentos — e dados compartilhados pelos próprios civis.

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Quantidade de pedestres por minuto andando para o norte (azul) e para o sul (rosa).Quantidade de pedestres por minuto andando para o norte (azul) e para o sul (rosa).Fonte:  Urban Observatory/Reprodução 

Os resultados foram satisfatórios: constatou-se que o movimento de pedestres foi reduzido a 95% quando comparado aos dados de períodos normais. Contudo, esse fenômeno aconteceu somente depois que a covid-19 se tornou um assunto extremamente preocupante, por volta do dia 23 de março.

Da mesma forma, o trânsito de veículos também foi impactado pelos decretos. A circulação de veículos reduziu-se pela metade em comparação a média anual — mas, nesse caso, desde a primeira semana do lockdown.

Por outro lado, dados de câmeras urbanas com software de reconhecimento de objetos e processamento de imagens constataram que a recomendação de distância entre transeuntes não está sendo seguida à risca. Em várias ocasiões, pessoas acabam se cruzando em calçadas pouco movimentadas — aumentando o risco de contaminação desnecessariamente. Confira no vídeo:

Cidades inteligentes

Assim como em pandemias, o Newcastle University Urban Observatory é parte das iniciativas para transformação de cidades para cidades inteligentes — onde sensores espalhados pela cidade retiram insights da dinâmica urbana para auxiliar a tomada de decisões pelas autoridades.

Não só no Reino Unido, mas em todo o mundo, o movimento das cidades inteligentes vem crescendo e traz benefícios para residentes. Ainda assim, a preocupação com a preservação da privacidade dos cidadãos é um tema de discussão constante ao passo que as ferramentas de monitoramento são aprimoradas — considerando que não é necessário identificar o rosto de um civil para determinar sua identidade.

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