Uso de inteligência artificial na prevenção da poluição (P2)

Doenças associadas a poluição do ar causam de 4,2 milhões de mortes prematuras em todo o mundo, como doenças cardíacas, derrames, doenças pulmonares obstrutivas crônicas, câncer de pulmão e infecções respiratórias agudas em crianças (World Health Organization, 2020). Devido a gravidade do tema, os países impõem a sociedade forte regulamentação para combater e prevenir a poluição. Nesta luta, para salvar vidas, temos que utilizar todos os recursos possíveis e a melhor tecnologia disponível. A inteligência artificial, viabilizada nos últimos anos pelo avanço das tecnologias de computação, se apresenta como uma nova arma para auxiliar a prevenção da poluição.

Poluentes com a mais forte evidência de preocupação de saúde pública, incluem partículas (PM), o ozono (O3), dióxido de azoto (NO2) e dióxido de enxofre (SO2). Os riscos maiores à saúde são das partículas com diâmetro inferior a 10 e 2,5 micrometros (PM 10 e PM 2,5).

Partículas na faixa de tamanho PM2.5 são capazes de penetrar profundamente no trato respiratório, atingindo os pulmões. A exposição a partículas finas pode causar efeitos na saúde a curto prazo, como irritação nos olhos, nariz, garganta e pulmão, tosse, espirros, coriza e falta de ar. Longas exposições de PM2.5 diárias provocam o aumento de internações respiratórias e cardiovasculares, visitas a serviços de emergência e óbitos. Pessoas com problemas respiratórios e cardíacos, crianças e idosos podem ser particularmente sensíveis à PM2.5.

Em 2013, foi classificada como causa de câncer de pulmão pela Agência Internacional de Pesquisa sobre Câncer (IARC) da OMS. É também o indicador mais utilizado para avaliar os efeitos na saúde da exposição à poluição do ar ambiente.

Doenças causadas pela poluição

Segundo a (World Health Organization, 2020) a poluição ambiental mundial é responsável por:

  • 29% de todas as mortes e doenças por câncer de pulmão;
  • 17% de todas as mortes e doenças por infecção respiratória baixa aguda;
  • 24% de todas as mortes por acidente vascular cerebral;
  • 25% de todas as mortes e doenças por doença isquêmica do coração;
  • 43% de todas as mortes e doenças por doença pulmonar obstrutiva crônica.

De acordo com as últimas estatísticas de qualidade do ar urbano da OMS, 98% das cidades de países de baixa e média renda com mais de 100.000 habitantes não atendem às diretrizes de qualidade do ar da Organização Mundial da Saúde (OMS). Uma química atmosférica global recente.

No Brasil, as mortes em decorrência da poluição atmosférica aumentaram 14% em dez anos. Nesse período, o número de óbitos por Doenças Crônicas não Transmissíveis (DCNT) passou de 38.782 em 2006 para 44.228 mortes em 2016. A constatação é do estudo Saúde Brasil 2018, do Ministério da Saúde, que utilizou dados do Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM). O número de mortes evitáveis por essas doenças cresceu, assim como a exposição ao Ozônio (O3) em todo o país, com destaque para os grandes centros urbanos e estados castigados pelas queimadas. (Ministério da Saúde, 2019)

Efeitos da poluição

As queimadas nas florestas produzem grandes volumes de poluentes atmosféricos, entre os quais o material particulado com diâmetros igual ou menor de 2,5 micrometros (PM2.5), além do material particulado grosso com partículas menores que 10,0 micrometros (PM10) e considerado mais danoso à saúde humana. Em 1997, durante incêndios da floresta amazônica com elevados níveis de material particulado na região sul da Amazônia, em Alta Floresta (MT), houve um aumento de 20 vezes na procura de ambulatórios médicos por doenças respiratórias. (SILVA, et al., 2010)

As medições, realizadas pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (CPTEC-INPE), são obtidas pela observação de focos de calor pelos satélites, utilizando emissões de vários gases e partículas de aerossóis para predizer, com boa precisão, a concentração de poluentes atmosféricos, como PM2.5 e o monóxido de carbono (CO), na região em estudo, utilizando parâmetros de difusão horizontais e verticais de radiação solar, umidade e temperatura.

Um estudo realizado pela Harvard TH Chan School of Public. Health descobriu que a mortalidade aumentou 7,3% entre as pessoas expostas a, em média, 10 microgramas por metro cúbico de partículas com menos de 2,5 micrometros de tamanho, uma concentração bem abaixo dos 12 microgramas/m3 estabelecidos como padrão. Além disso, o estudo estimou que, ao reduzir esse padrão em apenas 1 micrograma/m3 nos Estados Unidos, 12.000 vidas poderiam ser salvas. Os pesquisadores usaram os registros do Medicare de 60.925.443 idosos de 2000 a 2012 e combinaram seus endereços com estimativas sobre ozônio e partículas finas (PM2.5), calculadas por uma rede neural artificial (machine learning), usando dados coletados em estações de monitoramento e dados de satélite. (MCRAE, 2017)

Um estudo na Índia, o país com mais mortes por doenças devido a poluição, segundo a OMS, mostra o impacto da indústria de tijolos na poluição. Os fornos de tijolos são os principais contribuintes para a poluição do ar no norte da Índia. A produção de tijolos leva à emissão de gases nocivos e material particulado, incluindo produtos químicos tóxicos, como monóxido de carbono e óxidos de enxofre (SOx). A maioria dos fornos de tijolos da Índia é do tipo Forno de Chaminé Fixo da Chaminé (FCBTK). No entanto, existe um projeto mais recente de fornos, conhecido como forno em zigue-zague, que é mais eficiente em termos de energia e causa muito menos poluição do ar. Os fornos de projeto mais antigos podem ser convertidos no design em zigue-zague, o que aumenta a eficiência. No entanto, como existem custos envolvidos na adaptação o processo de adoção é mais lento. Para monitorar e detectar todos os fornos de tijolos em torno de Délhi, foi desenvolvido um sistema de mapeamento, baseado em aprendizado profundo de máquina (deep learning), usando fotografias de satélite, ajuda a identificar os fornos que não seguem as diretrizes do governo. (SINGH, 2019)

A inteligência artificial na prevenção da poluição

Como vimos nos exemplos do CPTEC-INPE no Brasil, do Medicare nos Estados Unidos e no caso do mapeamento de fabricas de tijolos na Índia, as ferramentas de inteligência artificial (machine learning e deep learning) podem ser aplicadas para a prevenção da poluição.

Com a redução de custos destas análises, é possível aplicá-las nas empresas, explorando novas oportunidades em projetos de certificação da ISO/NBR 14.001, ISO/NBR 9.001 e para adoção de práticas de produção mais limpa e eficiência de recursos, seguindo a Política Nacional do Meio Ambiente (Lei 6.938/81).

No Brasil, contamos com vários programas de pesquisa que investem em projetos de P&D em empresas e Universidades para o desenvolvimento de soluções de prevenção da poluição, com fundos subsidiados e não-reembolsáveis. Muitas vezes, o desafio dos pesquisadores é encontrar um caso prático em uma indústria para desenvolver soluções mais eficientes para a prevenção da poluição com o uso de inteligência artificial.

O fórum negócio sustentáveis tem a missão de identificar as partes interessadas, apoiando no desenvolvimento dos projetos, para o crescimento do mercado de prevenção da poluição, ajudando a salvar vidas para esta e futuras gerações.

Referências

MCRAE, M. (2017, 06 29). Approved US Air Pollution Levels Still Cause Thousand of Early Deaths. Retrieved from Science Alert: https://www.sciencealert.com/air-pollution-that-falls-within-national-standards-can-still-see-you-to-an-early-grave

Ministério da Saúde. (2019, 06 5). Mortes devido à poluição aumentam 14% em dez anos no Brasil. Retrieved from Ministério da Saúde: https://www.saude.gov.br/noticias/agencia-saude/45500-mortes-devido-a-poluicao-aumentam-14-em-dez-anos-no-brasil

SILVA, A., MATTOS, I., FREITAS, S., FREITAS, S., LONGO, K., & HACONI, S. (2010, 06). Material particulado (PM2.5) de queima de biomassa e doenças respiratórias no sul da Amazônia brasileira. Retrieved from SciElo: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1415-790X2010000200015

SINGH, R. (2019, 12 4). Fighting Pollution with Deep Learning. Retrieved from Towards Data Science: https://towardsdatascience.com/fighting-pollution-with-deep-learning-694dd6259b36

World Health Organization. (2020). Ambient air pollution: Health impacts. Retrieved from World Health Organization: https://www.who.int/airpollution/ambient/health-impacts/en/