'Metodologia poderia ter previsto muitas catástrofes'


'Foco é prever terremotos e suavizar as consequências'







Caçula entre 11 irmãos nascidos em Santo Antônio da Platina (Norte Pioneiro), o engenheiro civil Fábio Teodoro de Souza, 38 anos, confessa que, como todo garoto, sonhou em ser jogador de futebol e até defendeu a Sociedade Esportiva Platinense em partida oficial pelo Campeonato Paranaense no Estádio do Café, em Londrina. Mas os gramados acabaram perdendo um talento e a ciência ganhando um obstinado pesquisador.

O cientista concorda que poderia muito bem ser chamado de ''caçador de catástrofes''. Após concluir a faculdade na Universidade Estadual de Ponta Grossa (UEPG), em 1995, partiu para a Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), onde fez mestrado e doutorado, quando teorizou formas de prevenir tragédias provocadas por fenômenos meteorológicos - enchentes, deslizamentos - usando modelos computacionais. E garante que sua pesquisa poderia ter ajudado a salvar vidas neste início de ano, caso tivesse sido aproveitada pelo poder público.

Em meados de 2000 atuou na Universidade de Modena, na Itália, e, depois, transferiu-se para Boston, nos Estados Unidos, onde contribuiu com pesquisas no MIT e em Harvard, duas das mais prestigiadas instituições científicas mundiais. Em 2008, mudou-se para a China. Na Universidade de Tsinghua, a mais importante do país, pesquisa formas de prever terremotos. Por e-mail, ele concedeu a seguinte entrevista à FOLHA.


As recentes tragédias provocadas pelo clima mostram a atualidade de sua tese de doutorado - ''Predição de escorregamentos de encostas no município do Rio de Janeiro através de técnicas de mineração de dados.'' Como funciona o trabalho de pesquisa e prevenção de desastres?
Qualquer tarefa envolvendo ''mineração de dados'', ou ''data mining'', envolve três etapas: coleta de dados, preparacão dos dados e modelagem. As duas primeiras etapas são as mais difíceis e consomem cerca de 90% do tempo. A tarefa de conseguir dados é uma verdadeira arte, pois depende de muitos fatores, inclusive do bom humor da pessoa no dia solicitado. A preparacão de dados tambem é muito trabalhosa, pois muitos valores estão ausentes e devem ser criadas metodologias (submodelos) para substituí-los. Na última parte são construídos os modelos para a previsão, e esta tarefa é a mais divertida.


Por que se interessou em pesquisar algo tão complexo como catástrofes provocadas por fenômenos meteorológicos e terremotos?
Sempre tive curiosidade em aprender sobre inteligência artificial, principalmente depois de ter visto o filme ''2001 - Uma Odisséia no Espaço.'' Meu interesse era aprender como usar ferramentas computacionais e o tema sobre deslizamentos de encostas é somente uma das inúmeras possibilidades de aplicações dessas ferramentas. Aqui na China, por exemplo, desenvolvi modelos para prever deslizamentos induzidos pelos abalos sísmicos. Os modelos são capazes de informar, sempre com acurácia maior que 90%, onde ocorrerão os deslizamentos.


O que são modelos computacionais e quais os parâmetros usados para construí-los?
Os modelos são sempre construídos com objetivo de beneficiar a sociedade. No exemplo de previsão de deslizamentos induzidos pelas fortes chuvas no Rio de Janeiro foram utilizados dados de deslizamentos ocorridos entre 1998 e 2001; dados de chuva da rede de pluviômetros automáticos da cidade, que atualiza o índice acumulado a cada 15 minutos; e dados das características do solo. Todos estes dados são organizados na forma de uma tabela. Para cada acidente (deslizamento) foram calculados 17 índices pluviométricos, considerando a chuva acumulada até seis dias anteriores ao acidente. Também foram considerados 46 parâmetros de solo (áreas em floresta, urbana, etc.). Na montagem desta tabela se atribui a etapa de preparação dos dados. Uma vez que esta tabela está pronta, então são aplicados os modelos computacionais. Esses modelos são chamados Redes Neurais Artificiais (RNA) e são baseados na arquitetura e aprendizado do cérebro humano. O neurônio humano tem uma estrutura física composta de várias entradas (dendritos) e uma saída (axônio).
Desde criança aprendemos coisas através de exemplos e utilizando nossos cinco sentidos. Quando adultos, somos capazes de identificar uma coisa através de qualquer um dos cinco sentidos. O mesmo princípio se aplica aos modelos de RNA. Os modelos primeiramente ''leem'' a tabela que apresenta vários exemplos de causa ou entrada (chuva e parâmetros do solo) e efeito ou saída (deslizamentos). Nessa ''leitura'', chamada de treinamento, os modelos codificam ou ''aprendem'' todos os padrões (entrada/saída). Uma vez que os modelos são treinados em dados históricos, eles podem generalizar uma situação futura ou de previsão, através da simples leitura dos dados de entrada. De acordo com os índices pluviométricos medidos, o modelo é capaz de prever deslizamentos.


Neste início de ano, Rio de Janeiro, São Paulo e Paraná estão sofrendo com catástrofes naturais (deslizamentos, enchentes, tempestades) que causaram mais de uma centena de mortes. Seu trabalho poderia ter previsto isso?
Essas ferramentas seriam de grande utilidade para atenuar os efeitos causados por essas catástrofes. A metodologia, caso fosse implementada, poderia sim ter previsto muitas dessas catástrofes.


Já é possível prever terremotos?
Este tópico é o que mais me fascina no momento. Meu foco principal é o de desenvolver uma metodologia para prever terremotos que contribua para suavizar as catástrofes relacionadas em todo o planeta. Um protótipo desse modelo tem sido desenvolvido para prever terremotos na China e os resultados são excelentes para a resposta à seguinte pergunta: onde vai ser o próximo terremoto? Contudo, não estou nem um pouco satisfeito e no próximo passo devo inserir ''novos'' dados e a acurácia será muito maior. Pretendo alcançar uma acurácia com erro máximo de 10 a 20 quilômetros. Também devo estudar a resposta ''quando'' e em breve espero alcançar resultados satisfatórios para publicação.


E como que um menino nascido em Santo Antônio da Platina foi parar do outro lado do mundo para pesquisar formas de prevenção de catástrofes?
A vida é cheia de surpresas e acho que isso é o grande combustível para ser feliz. Muitas vezes esperamos tanto uma coisa acontecer, e não acontece. Mas logo em seguida acontece algo muito melhor e aprendemos que é preciso ter paciência. Sou uma pessoa muito simples, venho de uma família pobre e humilde, que sempre me orientou a trabalhar honestamente e acreditar sempre na vida com dignidade. Obter sucesso seguindo essa boa conduta é tarefa difícil, mas, felizmente, tenho conquistado meu minúsculo espaço com muito trabalho.

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