Por redação AIoT Brasil

O Google apresentou nesta semana as três novas interfaces de programação de aplicações (APIs) que foram incorporadas à plataforma Google Maps para permitir o mapeamento de informações a respeito de níveis de pólen na atmosfera, qualidade do ar e potencial de captação de energia solar.

As novas soluções usam imagens aéreas e dados ambientais e aplicam inteligência artificial e aprendizado de máquina para fornecer informações atualizadas que podem ajudar empresas, municípios e organizações a desenvolver políticas de sustentabilidade para enfrentar os efeitos das mudanças climáticas.

Essas ferramentas se somam a outros recursos da empresa que compartilham informações sobre o planeta, como o Google Earth, o Earth Engine e o Environmental Insights Explorer. As novas APIs combinam mapas ultradetalhados com tecnologias avançadas de IA para mostrar as mudanças climáticas que estão ocorrendo no planeta.

“Usando esses dados, podemos criar ferramentas de sustentabilidade e apoiar outras organizações que desejam fazer o mesmo”, disse Yael Maguire, vice-presidente de sustentabilidade do Google, em artigo publicado no blog da companhia. “Assim, trabalhamos para ajudar pessoas, municípios e parceiros a reduzir em 1 gigatonelada por ano suas emissões de carbono até 2030”, acrescentou.

Para o monitoramento da qualidade do ar, uma das APIs mostra informações confiáveis e mapas de calor e poluição de mais de 100 países, com base em terabytes de dados provenientes de fontes como estações públicas de monitoramento, sensores e satélites. “Com isso, criamos um índice local e universal. Usamos aprendizado de máquina para prever os diferentes poluentes em cada região num dado momento. Esse processo proporciona a empresas de saúde, transporte e outros setores a capacidade de oferecer informações precisas e atualizadas sobre a qualidade do ar em determinado lugar”, explicou Maguire.

Em relação à energia solar, a nova API reúne informações de mais de 320 milhões de imóveis em 40 países, coletadas por modelo de IA treinados para extrair dados em 3D da geometria de telhados e coberturas, obtidos diretamente de imagens aéreas, além de detalhes sobre a presença de árvores e sombra, por exemplo. A ferramenta também considera fatores como padrões meteorológicos históricos, custo de energia e dados de incidência de luz solar e potencial de redução no consumo de energia e permite que as pessoas instalem os painéis de forma mais rápida e simples.

Por último, a medição dos níveis de pólen indica a previsão dos alergênicos mais comuns na atmosfera, em 65 países, combinada com mapas de calor e informações a respeito da vegetação em determinado local. Os dados são avaliados por meio de aprendizado de máquina, e a API também fornece dicas práticas para reduzir a exposição a esses elementos.