O Facebook apresentou nesta terça-feira (9) uma nova ferramenta que promete criar um mapa mais preciso da população mundial, sem usar informações que a empresa tem de redes sociais. Em post assinado por engenheiros pesquisadores da empresa, a companhia informa que a proposta é trabalhar com organizações sem fins lucrativos para levantar informações que podem ser preciosas para quando acontece, por exemplo, um desastre natural.
A companhia apresentou um mapa preciso da população africana em que mostra exatamente a densidade populacional de cada região. Segundo o post, “quando estiver completo, agências humanitárias de todo mundo poderão saber como que a população está distribuída até mesmo nas áreas mais remotas e levar cuidados para a população e distribuir medicamento”.
O trabalho é feito por cientistas do laboratório localizado em Boston e apresenta toda uma preocupação sobre como tais informações podem ser processadas. A companhia apresentou todo o sistema de dados abertos para que outros pesquisadores possam trabalhar também com a ideia e os dados não possam ser comercializados.
O sistema usa uma mistura de técnicas de machine learning, explicam os engenheiros. “Há imagens de satélite de alta resolução e informações populacionais, em que separamos em milhões de estruturas distribuídas por vastas áreas, depois usamos isso para chegar à densidade local”, apresenta o post.
Os mapas foram criados com imagens de satélite da DigitalGlobe, geradas e vendidas comercialmente. Os outros dados, segundo o Facebook, não vêm de usuários da plataforma, mas de resultados de censos oferecidos pelos próprios países para o centro de pesquisas da Universidade de Columbia, que é parceira do projeto.
A proposta é que, trabalhando com as duas informações, haja uma aproximação do resultado real, o que um censo não conseguiria fazer. “A África, sozinha, tem 1,2 bilhão de pessoas em cerca de 28 milhões de quilômetros quadrados; o maior censo conseguiu contar 241 km² quadrados com 55 mil pessoas. Se os pesquisadores soubessem as casas e outras construções estão nesta contagem, eles poderiam criar mapas mais precisos de densidade alocando cada população proporcionalmente nessas regiões”, explica o texto.
Contudo, isso resultou em um desafio: a quantidade de informação para replicar o mapa de um continente. Os satélites conseguem mostrar um mapa de 50 cm de solo por pixel, o que oferece 1,5 petabytes de armazenamento de arquivos. Com isso, o grupo conseguiu dividir cada pequeno espaço em uma imagem de 30 metros quadrados (cerca de 64 pixels) para montar as imagens que o sistema precisava reconhecer.
Sistema divide cada foto em pequenas regiões para reconhecer se há uma construção ali (Foto: Divulgação/Facebook)
Por machine learning, o computador reconhece se naquele ponto há alguém habitando e apresenta um número médio relativo àquele tipo de construção. No fim, os pesquisadores batem os dados com o dos censos que possuem e tentam refinar o mapa até chegar ao resultado final.
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