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FCT NOVA, FCT Universidade de Coimbra e ANEPC aplicam inteligência artificial para analisar incêndios urbanos

A Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa (FCT NOVA), em conjunto com a Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra, através dos seus centros de Investigação e a Autoridade Nacional de Emergência e Proteção Civil (ANEPC) apresentam hoje, pelas 12h00, na sede da ANEPC, em Carnaxide, o projeto de investigação AI-4-MUFF, que tem como missão analisar o fenómeno dos incêndios urbanos através da inteligência artificial e metodologias da ciência dos dados.

O objetivo é “desenvolver uma investigação sobre esta área e criar uma nova ferramenta que permita a gestão mais eficaz dos recursos da administração pública”, adianta a ANEPC em comunicado.

O projeto sobre os incêndios urbanos liderado pela FCT NOVA, envolve as unidades de investigação do Departamento de Engenharia Mecânica e Industrial – UNIDEMI e o Centro de Matemática e Aplicações – CMA, da FCT da Universidade Nova, bem como o Instituto de Investigação e Desenvolvimento Tecnológico em Ciências da Construção, Energia, Ambiente e Sustentabilidade – IteCons, da FCT da Universidade de Coimbra, bem como a ANEPC, tendo como investigador responsável o diretor da UNIDEMI, Professor António Grilo, com responsabilidades partilhadas com o professor João Paulo Rodrigues da Universidade de Coimbra.

“Considerando que não existem estudos de caráter científico que permitam a análise de forma sistemática dos incêndios urbanos ou sequer que estudem a multiplicidade de dados recolhidos nos últimos dez anos, o projeto de investigação AI-4-MUFF irá permitir desenvolver uma ferramenta de apoio à decisão por parte da ANEPC e dos Corpos de Bombeiro, garantindo uma intervenção operacional mais eficiente e eficaz neste âmbito”, refere ainda a ANEPC.

O Sistema de Apoio à Decisão Estratégica ao Combate aos Incêndios Urbanos, que vai ser “desenvolvido pela equipa de investigadores do AI-4-MUFF, propõe uma ferramenta baseada somente em evidências empíricas, através da aplicação de técnicas de Machine Learning, e na interligação do modelo de otimização multi-objetivo e do ambiente de simulação baseado em agentes (Agent-based Model simulation)”.

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