Um grupo internacional de pesquisa, encabeçado pela Universidade Federal do Ceará, desenvolveu um novo algoritmo computacional capaz de identificar focos de incêndio em tempo real e, com isso, acelerar o acionamento das equipes de combate ao fogo.
"O sistema permite, por exemplo, navegar com um drone sobre o Cocó, fazendo detecção de princípios de incêndio. A ideia é que o drone localize e reconheça esse padrão e mande uma mensagem com a localização para os bombeiros", explica o Prof. Victor Hugo C. de Albuquerque, do Laboratório de Engenharia de Sistemas de Computação (LESC) da UFC, um dos autores do projeto. Outra aplicação, diz o professor, é o uso em câmeras de segurança, de modo a identificar rapidamente um princípio de incêndio e emitir alertas.
O algoritmo – mais especificamente, uma rede neural convolucional (CNN, na sigla em inglês) – é fruto da tese de doutorado do pesquisador Jefferson Almeida, orientando do Prof. Victor Hugo. Ele contou com a parceria de pesquisadores da Tongji University (China), da Banasthali Vidyapith (Índia) e da King Faisal University (Arábia Saudita), além do Prof. Fabrício Gonzalez Nogueira, do Departamento de Engenharia Elétrica da UFC.
O trabalho foi publicado recentemente na revista internacional IEEE Transactions on Industrial Informatics. São necessários entre 30 e 210 milissegundos para a classificação de uma imagem, com acurácia de 98,9%. O principal desafio, no entanto, era desenvolver um algoritmo que fosse "leve", ou seja, que consumisse pouca energia e capacidade de processamento.
A inovação é o tema da reportagem desta semana da Agência UFC, a plataforma de divulgação científica da Universidade.
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