Como as cidades podem usar a IA para se adaptar às mudanças climáticas

Número de horas na área metropolitana de Freiburg com um UTCI (índice climático térmico universal) >= 32°C por ano, conforme calculado por meio de IA; média dos resultados para os anos de 2019–2022. Um UTCI >= 32°C corresponde a um estresse térmico forte a extremo. Crédito: Desenvolvimento de Modelos Geocientíficos (2024). DOI: 10.5194/gmd-17-1667-2024

Espaços urbanos são particularmente suscetíveis aos efeitos das mudanças climáticas, como ondas de calor, inundações e tempestades. Mas quais áreas de uma cidade são afetadas e como os planejadores urbanos podem responder?

I4C—Intelligence for Cities é um projeto interdisciplinar conduzido pela Universidade de Freiburg e vários Institutos Fraunhofer. Os pesquisadores passaram os últimos três anos e meio desenvolvendo modelos que permitem medições e previsões precisas e detalhadas com a ajuda da inteligência artificial (IA)—por exemplo, sobre a frequência do estresse térmico, mas também sobre os efeitos de mudanças no planejamento, como plantar árvores ou aumentar a densidade populacional de um bairro.

O projeto também abordou questões éticas no uso de IA e a importância da proteção de dados. Os resultados são publicados em Desenvolvimento de Modelos Geocientíficos.

Estresse térmico em Freiburg

Entre outras coisas, os pesquisadores desenvolveram um modelo baseado em IA capaz de representar o estresse térmico em pequena escala e ao longo de várias décadas. Essa rede neural artificial (ANN) foi aplicada a toda a cidade de Freiburg com base em dados climáticos regionais e calculou o estresse térmico em alta resolução até o nível de ruas individuais. A equipe calculou o estresse térmico com a ajuda de três modelos físicos independentes e verificou os resultados usando dados de uma rede de estações de medição localizadas em toda a área metropolitana.

“Foi muito interessante para nós ver que o que a rede previu estava tão próximo da realidade, embora a rede não modele explicitamente os processos físicos subjacentes. Somente dessa forma poderíamos observar espaços de previsão tão grandes”, diz o cientista da computação Prof. Dr. Thomas Brox, professor de reconhecimento de padrões e processamento de imagens na Universidade de Freiburg e chefe do projeto.

A IA determina a posição das árvores

O modelo ainda precisa ser mesclado com dados sobre a vulnerabilidade de espaços urbanos individuais, mas já pode ser usado agora para avaliar medidas de planejamento urbano, como a remoção de vedação de superfícies. Além disso, os pesquisadores desenvolveram um novo método para determinar automaticamente onde plantar árvores em um bairro para atingir a redução máxima do estresse térmico. O método usa um algoritmo clássico de aprendizado de máquina para otimizar a posição das árvores.

Os pesquisadores também desenvolveram um modelo de vento baseado em IA e investigaram, entre outras coisas, qual impacto os ventos locais têm no estresse térmico no ambiente urbano. “Para a pesquisa climática, os métodos de IA desenvolvidos no projeto abrem possibilidades inteiramente novas para descrever os efeitos da mudança climática bem na sua porta”, diz o Prof. Dr. Andreas Christen, professor de meteorologia ambiental na Universidade de Freiburg.

Potencial para prática

Em uma simulação e com base em entrevistas com representantes de vários departamentos da administração da cidade de Freiburg, os pesquisadores também estudaram onde as ferramentas baseadas em IA do projeto poderiam realmente ser bem utilizadas no planejamento urbano, quais oportunidades, riscos e desafios isso envolveria e como as ferramentas deveriam ser adaptadas para uso prático.

“Vejo o grande potencial das ferramentas de IA acima de tudo no fato de que elas podem simular os efeitos de vários cenários de planejamento mais rapidamente, por exemplo, no desenvolvimento de calor. Isso significa que várias interações podem ser melhor avaliadas e incorporadas ao processo de planejamento em um estágio inicial”, diz Verena Hilgers, gerente de adaptação climática da cidade de Freiburg.

Usabilidade e aceitação

Michael Bauder, chefe do escritório de ciência de dados da cidade de Freiburg, acrescenta: “O desafio é integrar essa rede neural artificial às estruturas de dados e TI existentes na cidade, para torná-la fácil de usar para usuários profissionais e desenvolver continuamente o sistema com grandes quantidades de dados.”

O projeto também abordou aspectos sociopolíticos, por exemplo, em dois fóruns de ética participativa e outras atividades de participação cidadã. Os primeiros resultados de uma pesquisa entre cidadãos na região de Freiburg já mostram atitudes diferenciadas em relação a aplicações de IA no setor público; as opiniões variaram de apoio entusiasmado a ceticismo preocupado.