O Groundsource transforma milhões de registos públicos em inteligência preditiva hiperlocal para governos, empresas e comunidades.
A Google revelou o Groundsource, uma metodologia de inteligência artificial criada para transformar dados públicos dispersos em modelos preditivos úteis para a preparação e resposta a desastres naturais. O anúncio, feito por Yossi Matias, vice‑presidente de pesquisa da Google, posiciona o sistema como um avanço estrutural na forma como informações de crise são recolhidas e utilizadas.
É certo e sabido que milhões de documentos públicos, como relatórios municipais, mapas, dados de infraestrutura, registos de serviços públicos, contêm pistas valiosas sobre riscos locais, mas estão espalhados, desorganizados e praticamente inacessíveis em larga escala. Ora, o Groundsource automatiza a extração e a síntese desse material, convertendo-o numa base de conhecimento estruturada que alimenta modelos preditivos. Trata‑se de uma evolução natural da infraestrutura já utilizada no FloodHub, que fornece previsões de cheias em 80 países e beneficia cerca de 460 milhões de pessoas.
O novo sistema da Google utiliza IA para processar textos não estruturados, mapas e históricos que levariam meses para serem analisados manualmente. A diferença em relação à mineração de dados tradicional está no foco comunitário, com o objetivo a ser identificar padrões práticos e hiperlocais. Um aumento repentino de obras numa zona propensa a inundações, combinado com dados antigos de drenagem e histórico de chuvas, pode gerar alertas antecipados que ajudam a proteger vidas e património.
As implicações económicas são significativas. Só em 2024, desastres climáticos custaram mais de 280 mil milhões de dólares à economia global. Governos, seguradoras, urbanistas e operadores de infraestrutura enfrentam há anos o problema do último quilómetro, com modelos globais que existem, mas que faltam dados locais. O Groundsource promete preencher exatamente essa lacuna.
