{"id":68472,"date":"2022-04-25T09:08:17","date_gmt":"2022-04-25T12:08:17","guid":{"rendered":"http:\/\/roteironoticias.com.br\/index.php\/2022\/04\/25\/brasileiros-criam-inteligencia-artificial-que-detecta-incendios-em-segundos\/"},"modified":"2022-04-25T09:08:17","modified_gmt":"2022-04-25T12:08:17","slug":"brasileiros-criam-inteligencia-artificial-que-detecta-incendios-em-segundos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/roteironoticias.com.br\/index.php\/2022\/04\/25\/brasileiros-criam-inteligencia-artificial-que-detecta-incendios-em-segundos\/","title":{"rendered":"Brasileiros criam \u2018Intelig\u00eancia Artificial\u2019 que detecta inc\u00eandios em segundos"},"content":{"rendered":"

Pesquisadores da Universidade Federal do Cear\u00e1 (UFC) em parceria com uma equipe internacional desenvolveram uma intelig\u00eancia artificial<\/a> capaz de identificar focos de inc\u00eandio em tempo real e, a partir disso, acelerar o acionamento de equipes de combate ao fogo.<\/p>\n

O algoritmo computacional pode ser usado em drones e c\u00e2meras de vigil\u00e2ncia comuns, facilitando o monitoramento de inc\u00eandios em espa\u00e7os p\u00fablicos ou em ambientes fechados.<\/p>\n

De acordo com um trabalho rec\u00e9m-publicado na revista internacional IEEE Transactions on Industrial Informatics, s\u00e3o necess\u00e1rios entre 30 e 210 milissegundos (menos de um segundo) para o reconhecimento em imagem do padr\u00e3o de princ\u00edpios de inc\u00eandio.<\/p>\n

A\u00e7\u00e3o r\u00e1pida dos bombeiros<\/strong><\/p>\n

\u201cCom um sistema desses, a gente consegue prever inc\u00eandios e reduzir o tempo de atua\u00e7\u00e3o dos bombeiros\u201d, explica Victor Hugo de Albuquerque, um dos autores do projeto e professor do Laborat\u00f3rio de Engenharia de Sistemas de Computa\u00e7\u00e3o (Lesc), vinculado ao Departamento de Engenharia de Teleinform\u00e1tica (Deti) da UFC.<\/p>\n

Os pesquisadores criaram uma Rede Neural Convolucional (CNN, na sigla em ingl\u00eas), algoritmo de aprendizado profundo aplicado principalmente na detec\u00e7\u00e3o, identifica\u00e7\u00e3o e classifica\u00e7\u00e3o de elementos em imagens.<\/p>\n

Um banco com milhares de imagens de \u00e1reas p\u00fablicas foi utilizado para \u201ctreinar\u201d a CNN no reconhecimento de caracter\u00edsticas de frames em tr\u00eas situa\u00e7\u00f5es distintas: com fogo; com fuma\u00e7a e sem fogo; e sem fuma\u00e7a e sem fogo.<\/p>\n

Logo, quando era testado com uma nova imagem, o algoritmo conseguia classific\u00e1-la automaticamente e gerava o alerta.<\/p>\n

Os principais diferenciais para outras redes neurais j\u00e1 existentes, de acordo com o professor Victor Hugo, s\u00e3o: capacidade de processamento relativamente baixa,\u00a0 consome pouca energia e pode ser integrada a um hardware utilizado por drones ou ser usada em nuvem.
Os testes comparativos revelaram que a nova rede possu\u00eda os melhores resultados no reconhecimento das imagens.<\/p>\n

Testes de campo<\/strong><\/p>\n

Para os pr\u00f3ximos passos, os estudiosos pretendem fazer testes de campo com drones e o modelo proposto para avaliar o desempenho da CNN em situa\u00e7\u00f5es controladas.<\/p>\n

O algoritmo \u00e9 resultado da tese de doutorado do pesquisador Jefferson Almeida, orientando de Victor Hugo, com financiamento da Coordena\u00e7\u00e3o de Aperfei\u00e7oamento de Pessoal de N\u00edvel Superior (Capes).<\/p>\n

Tamb\u00e9m participam pesquisadores da Tongji University (China), da Banasthali Vidyapith (\u00cdndia) e da King Faisal University (Ar\u00e1bia Saudita), al\u00e9m do professor Fabr\u00edcio Gonzalez Nogueira, do Departamento de Engenharia El\u00e9trica da UFC.<\/p>\n

Com informa\u00e7\u00f5es do Di\u00e1rio do Nordeste <\/a><\/p>\n

S\u00f3 Not\u00edcia Boa
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