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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37886| Título: | Proposta de utilização de ferramenta de inteligência artificial na mobilidade em desastres decorrentes de chuvas: simulação a um município brasileiro |
| Título(s) alternativo(s): | Proposal for the use of an artificial intelligence tool in mobility in disasters resulting from rain: simulation of a Brazilian municipality |
| Autor(es): | Garcia, Caio Ribeiro Barboza, Gabriela Namie Murosaki |
| Orientador(es): | Giffhorn, Edilson |
| Palavras-chave: | Catástrofes naturais Mudanças climáticas Chuvas Inundações Mapeamento ambiental Mobilidade social Inteligência artificial Simulação (Computadores) Natural disasters Climatic changes Rain and rainfall Floods Environmental mapping Social mobility Artificial intelligence Computer simulation |
| Data do documento: | 9-Jul-2025 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Ponta Grossa |
| Citação: | GARCIA, Caio Ribeiro; BARBOZA, Gabriela Namie Murosaki. Proposta de utilização de ferramenta de inteligência artificial na mobilidade em desastres decorrentes de chuvas: simulação a um município brasileiro. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2025. |
| Resumo: | O presente trabalho aborda a simulação da aplicação de Inteligência Artificial (IA) e novas tecnologias no aprimoramento da mobilidade durante desastres naturais, especificamente no caso de chuvas, justificando-se pela crescente frequência e intensidade desses eventos devido às mudanças climáticas, como exemplificado pelo Rio Grande do Sul, o qual teve 96% do estado comprometido no desastre em 2024. Mobilidade, é facilitar o deslocamento seguro e eficiente durante e após um desastre, tanto para evacuar pessoas quanto para permitir o acesso de equipes de socorro. O principal objetivo foi desenvolver uma ferramenta de mapeamento de demandas baseada em inteligência artificial que auxilia na mobilidade em desastres naturais decorrentes de chuvas. A metodologia empregada incluiu a análise documental de 75 planos de contingência e estudo de caso com simulação de 3 cenários de mapeamento de demandas na gestão de desastres. A simulação foi realizada no município de Cachoeiro de Itapemirim, selecionado em razão da disponibilidade de informações como 3 níveis de alerta e algum tipo de dimensionamento, pertencendo aos 26,67% dos planos analisados. Os resultados indicaram que a utilização dessa tecnologia permite uma análise de dados em tempo real, possibilitando uma distribuição mais eficiente de recursos e uma comunicação mais eficaz entre equipes de resgate e a população afetada. Conclui-se que a ferramenta proposta baseada em IA e novas tecnologias possibilita diminuir drasticamente o tempo de resposta para o mapeamento de demandas na gestão de mobilidade em desastres naturais. |
| Abstract: | This work addresses the simulation of the application of Artificial Intelligence (AI) and new technologies to enhance mobility during natural disasters, specifically in the case of rainfall events. The study is justified by the increasing frequency and intensity of such events due to climate change, as exemplified by the state of Rio Grande do Sul, where 96% of the territory was affected by the 2024 disaster. Mobility, in this context, refers to facilitating the safe and efficient movement of people during and after a disaster, both for evacuation purposes and to ensure access for emergency response teams.The main objective was to develop a demand mapping tool based on artificial intelligence to support mobility during natural disasters caused by heavy rains. The methodology included document analysis of 75 contingency plans and a case study involving the simulation of three demand mapping scenarios in disaster management. The simulation was conducted in the municipality of Cachoeiro de Itapemirim, selected due to the availability of information such as three alert levels and some form of impact estimation - characteristics present in 26.67% of the analyzed plans. The results indicated that the use of this technology enables real-time data analysis, allowing for a more efficient allocation of resources and more effective communication between rescue teams and the affected population. It is concluded that the proposed AI- and technology-based tool can drastically reduce response time for demand mapping in disaster mobility management. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/37886 |
| Aparece nas coleções: | PG - Engenharia de Produção |
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