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Alertas explicáveis de enchentes com dados NASAExplainable flood alerts from NASA data
Sistema de alertas explicáveis para enchentes e deslizamentos, usando dados de satélite da NASA combinados com inteligência artificial transparente.Explainable alert system for floods and landslides, combining NASA satellite data with transparent artificial intelligence.
O que éOverview
Sistema desenvolvido durante o NASA Space Apps Challenge que combina três fontes de dados de satélite da NASA (precipitação, umidade do solo e inclinação do terreno) em uma tabela lógica para classificar o risco em três níveis (moderado, alto ou crítico) e gerar alertas automáticos com recomendações claras de ação para as autoridades locais.System developed during the NASA Space Apps Challenge that combines three NASA satellite data sources (rainfall, soil moisture and terrain slope) in a logic table to classify risk into three levels (moderate, high or critical) and generate automatic alerts with clear action recommendations for local authorities.
O problemaThe problem
Os dados climáticos da NASA existem mas não chegam aos municípios em formato acessível. Sistemas tradicionais de aprendizado de máquina funcionam como caixas-pretas, sem revelar a lógica por trás das decisões. Autoridades locais precisam de uma ferramenta cientificamente robusta e ao mesmo tempo simples de operar para tomar decisões que podem salvar vidas.NASA climate data exists but doesn't reach municipalities in an accessible format. Traditional machine-learning systems work as black boxes, hiding the logic behind decisions. Local authorities need a tool that is scientifically robust and at the same time simple to operate in order to make decisions that can save lives.
AbordagemApproach
Gera alertas automáticos para autoridades municipais e moradores sobre o risco de enchentes e deslizamentos, com base em dados públicos de satélite. Cada decisão do sistema é totalmente explicável: o usuário consegue ver exatamente quais fatores levaram àquela classificação de risco, eliminando a opacidade típica de modelos de aprendizado de máquina.Generates automatic alerts for municipal authorities and residents about flood and landslide risk, based on public satellite data. Every system decision is fully explainable: the user can see exactly which factors led to each risk classification, removing the opacity typical of machine-learning models.
ImpactoImpact
Desenvolvido durante o NASA Space Apps Challenge, com integração a três fontes públicas de dados de satélite e foco em explicabilidade. A arquitetura foi pensada para ser adaptada a diferentes municípios, com ajuste de parâmetros locais.Developed during the NASA Space Apps Challenge, with integration to three public satellite data sources and a focus on explainability. The architecture was designed to be adapted to different municipalities, with adjustment of local parameters.