Os dados foram apresentados durante a explicação do funcionamento do LX Analytics Hub, hoje em Lisboa, um modelo de inteligência artificial criado por várias entidades e que irá ser integrado na Plataforma de Gestão Inteligente de Lisboa com o objetivo de diminuir o tempo de resposta dos bombeiros a incidentes, ao prever a probabilidade de ocorrências graves em determinados locais e horários.

Segundo o comandante do Regimento de Sapadores Bombeiros (RSB) de Lisboa, Tiago Lopes, estes sapadores têm cerca de 25 mil ocorrências por ano, das quais cerca de quatro mil são ocorrências críticas.

O modelo hoje apresentado será "uma ferramenta com um potencial enorme" para que os bombeiros deixem de ter uma visão meramente reativa e dará legitimidade às decisões de alocar meios para determinados locais para os quais está previsto maior risco de ocorrências, diminuindo assim o tempo de reação dos sapadores para entre os cinco minutos até um máximo de 10 minutos.

"A minha grande preocupação é a Baixa de Lisboa. Os cinco a 10 minutos é um 'standard' dos bombeiros a nível mundial, mas a Baixa de Lisboa, pelas características do edificado, nós temos que chegar neste período de tempo, porque com madeiras, tabiques, casas muito próximas, nós não conseguimos controlar o incêndio se chegarmos depois dos 10 minutos", afirmou.

Incêndios no verão e inundações no inverno, sobretudo nas zonas ribeirinhas, são claramente ocorrências sazonais, mas o modelo permite ir mais longe.

Manuel Dias, da Microsoft, explicou que o LX Analytics Hub permite saber como as ocorrências se distribuem temporalmente, ao longo do ano, mas indo ao pormenor da semana e das horas de cada dia, assim como se distribuem no espaço geográfico da cidade.

O modelo foi criado com base num histórico de variáveis climatéricas (com o apoio de dados do Instituto Português do Mar e da Atmosfera -- IPMA), de variáveis sociodemográficas e de ocorrências registadas em Lisboa entre 2013 e 2018.

Pelo números recolhidos, segundo Manuel Dias, é possível verificar que o total de ocorrências é idêntico ao longo destes anos, embora 2018 tenha um número ligeiramente maior.

Através do cruzamento destes dados oficiais, e realizando uma busca temporal por categorias, é possível aferir, por exemplo, que a categoria dos acidentes ou ocorrências de infraestruturas são mais frequentes à segunda feira em comparação com a média relativa aos outros dias da semana.

Manuel Dias exemplificou que, em janeiro de 2013, houve um número elevado de ocorrências, mas a análise fina dos dados permite verificar que estas se verificaram num dia específico, 19 de janeiro, um sábado, "dia de um grande temporal em Lisboa" que contribuiu para a estatística do mês.

"Vendo as ocorrências mais pormenorizadamente, dá para perceber que o maior número de ocorrências nesse dia foram ao nível de inundações, desabamentos e quedas de estruturas", adiantou, salientando que esta análise é importante para perceber como os meios de socorro podem reagir a previsões e avisos do Instituto Português do Mar e da Atmosfera (IPMA).

Por outro lado, analisando os dados de acidentes, percebe-se que "os acidentes com viaturas estão a crescer nos últimos anos, provavelmente porque há mais trânsito em Lisboa", e também "temos cada vez mais atropelamentos ao longo do dia", disse.

Contudo, o modelo permite avaliar como é que estes fenómenos se distribuem pela cidade: no caso dos acidentes com viaturas "claramente vemos aqui a segunda circular com uma grande quantidade acidentes e neste cruzamento do Eixo Norte/Sul com a Segunda Circular", nas Laranjeiras, exemplificou.

Também no caso de atropelamentos "há ruas com maior número de atropelamentos assinaladas".

"Na [Avenida] Fontes Pereira de Melo temos bastantes atropelamentos, portanto, agora é perceber e treinar o modelo" para contrariar este fenómeno, acrescentou.

Leonor Brás Teixeira, bombeira e aluna da Nova Information Management School (NOVA IMS), cuja tese de mestrado serviu de base ao projeto, salientou que "o modelo não é perfeito, só tem uma exatidão de 70%, mas traz algumas conclusões relevantes" e vai sendo melhorado.

O comandante Tiago Lopes admitiu que "há detalhes para verificar".

"Por exemplo, eu sei que no Natal existem mais incêndios urbanos do que no resto do ano, mas isto a máquina tem de aprender", salientou.

O projeto, liderado pela Câmara Municipal de Lisboa (CML), foi desenvolvido pela NOVA IMS, em parceria com o ISEL, a Microsoft e a SAP (empresa criadora de 'software' de gestão) e com a colaboração da Altice e do IPMA.

O modelo partiu de uma tese de mestrado de Leonor Brás Teixeira, estudante da NOVA IMS e bombeira, em parceria com Pedro Sarmento, também aluno da instituição.

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