As forças de segurança costumam redobrar a atenção em eventos que reúnem multidões. Isso acontece em função da dificuldade de identificar pessoas nestas circunstâncias. Além disso, sempre existe o risco de esmagamento.

Mas a tecnologia pode tentar auxiliar as autoridades nestes casos. Para isso, pesquisadores do Korea Advanced Institute of Science and Technology (KAIST) desenvolveram uma inteligência artificial capaz de detectar o fluxo real e os padrões de movimento das multidões.

IA analisa dois fatores ao mesmo tempo

• Segundo a equipe responsável pelo trabalho, a dinâmica da aglomeração de multidões não pode ser explicada por um simples aumento ou diminuição do número de pessoas.
• Os riscos envolvidos mudam dependendo de onde elas vêm e em que direção estão indo.
• Dessa forma, qualquer tipo de previsão precisa levar em conta dois tipos de informações.
• Quantas pessoas estão em uma área específica e qual o fluxo entre as áreas.
• O grande diferencial da IA é a combinação destes dois fatores.
• De acordo com o estudo, a ferramenta pode ser usada para gerenciar esses eventos de grande escala, inclusive em casos de respostas a surtos de doenças infecciosas.

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Método de aprendizagem bimodal

Para desenvolver a IA, a equipe criou um método de aprendizagem bimodal. Essa tecnologia considera simultaneamente contagens populacionais e de fluxo populacional, ao mesmo tempo em que aprende quais áreas estão conectadas e quando e como ocorre o movimento.

Os pesquisadores ainda utilizaram uma técnica de aprendizado contrastivo 3D. Isso permite que a inteligência artificial aprenda não apenas informações geográficas, mas também temporais. Como resultado, ela pode estimar o padrão da multidão.

Ainda segundo os cientistas, o objetivo é que a ferramenta ofereça previsões muito mais precisas da hora e do local onde a multidão pode se formar. Testes apontam que a IA é capaz de apresentar resultados até 76,1% melhores do que os métodos utilizados atualmente.

É importante desenvolver tecnologias que possam ter um impacto social significativo. Espero que essa tecnologia contribua muito para proteger a segurança pública na vida diária, como no gerenciamento de multidões para grandes eventos, aliviando o congestionamento do tráfego urbano e reduzindo a propagação de doenças infecciosas.

Jae-Gil Lee, pesquisador do KAIST