MEIO FILTRANTE - A inteligência artificial contra a Covid-19: o que os eventos podem nos ensinar sobre o futuro?
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´Quando olhamos para a evolução futura da curva de contaminação de uma doença e levamos em conta apenas dados sobre contágios que aconteceram no passado, temos uma visão limitada do problema. Se for possível enriquecer essa visão, adicionando à previsão informações extraídas de fontes confiáveis, acreditamos que poderemos incrementar nosso olhar e, quem sabe, construir modelos preditivos mais próximos da realidade´, explica Solange Rezende, que coordena o projeto junto com o professor Ricardo Marcacini, ambos do Laboratório de Inteligência Computacional do ICMC. A iniciativa conta, ainda, com a participação de dois doutorandos, quatro mestrandos e três pesquisadores colaboradores, como Rafael Geraldeli Rossi, ex-aluno do ICMC que é professor na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.
Ora, pense que as informações que circulam na web também podem funcionar como esses sensores e ajudar não apenas um viajante do tempo a compreender nossa realidade, mas também permitir que os pesquisadores desenvolvam novos modelos de previsão de futuro. ´Isso acontece porque os computadores conseguem processar uma grande quantidade de informações e encontrar padrões no que aconteceu no passado e que poderá se repetir no futuro´, explica Marcacini.
Em todo o globo, de 19 a 24 de março, a plataforma criada pelo grupo de pesquisadores do ICMC (http://websensors.net.br/projects/covid19) capturou um total de 26.713 eventos georreferenciados extraídos de notícias que citam a Covid-19 ou o coronavírus. Esse processo de coleta é contínuo. Unindo essas informações aos dados de contaminação oficiais (coletados pelo Data Repository by Johns Hopkins CSSE), os cientistas elaboraram um modelo de previsão da curva de contaminação para os próximos sete dias (veja a seguir, em amarelo). Note que essa curva é mais acentuada do que a observada nos modelos epidemiológicos que consideram apenas os dados de contaminação (em verde). ´Acrescentando os eventos, de fato há um ajuste para cima, com a previsão de mais casos, embora a gente precise fazer a ressalva de que ainda temos poucos dados no Brasil para validar estatisticamente essa análise preditiva´, pondera Ricardo.
´A análise da produtividade no domínio de agronegócios tradicionalmente é realizada com base em imagens aéreas, informações climáticas e séries temporais históricas. Com o uso de websensors, poderemos adicionar um novo componente e disponibilizar as análises em uma plataforma web, que poderá ser acessada por outros pesquisadores interessados´, destaca Marcacini. A professora Solange ressalta que, embora o Brasil tenha relativo destaque internacional em relação à agricultura e agropecuária, ainda há pouca inovação tecnológica relacionada a grandes bancos de dados (big data) aplicada em agronegócios.