Google Earth incorpora IA do Gemini para mapear riscos e apoiar resposta a desastres naturais

O Google apresentou um conjunto de recursos de inteligência artificial projetados para o Google Earth com o objetivo de aumentar a capacidade de previsão, monitoramento e resposta a eventos climáticos extremos. As novidades utilizam modelos preditivos, décadas de modelagem geoespacial e o raciocínio avançado do Gemini para identificar populações em situação de risco, analisar padrões em imagens de satélite e apoiar decisões operacionais de organizações públicas e privadas.

O que muda no Google Earth com a entrada da IA

Até agora, o Google Earth oferecia visualizações de alta resolução, camadas de dados geográficos e ferramentas de medição. Com a integração do Earth AI, o serviço passa a realizar análises automatizadas sobre grandes volumes de informação, reduzindo um processo que, segundo o Google, poderia exigir anos de pesquisas especializadas para apenas alguns minutos de processamento. Dois pilares sustentam essa evolução: a identificação simultânea de comunidades e infraestruturas vulneráveis e a exploração de padrões complexos por meio de consultas em linguagem natural.

Estrutura criada pelo Gemini

No centro das atualizações está uma estrutura desenvolvida pelo Gemini que conecta diferentes modelos de IA já existentes no ecossistema do Google Earth. Essa arquitetura integra previsões meteorológicas, mapas de densidade populacional e extensos acervos de imagens de satélite. A combinação desses elementos permite responder a perguntas que exigem múltiplas variáveis, como a sobreposição de áreas sujeitas a enchentes com setores de maior concentração de moradores.

Raciocínio Geoespacial: identificando risco em tempo real

Um dos novos módulos é o Raciocínio Geoespacial. Ele faz mais do que prever onde um fenômeno climático pode ocorrer; cruza projeções de clima adverso com dados demográficos, gerando um panorama sobre quem está mais exposto no momento da emergência. Por exemplo, ao detectar a probabilidade de inundação em um vale urbano e interpretar dados de densidade populacional, a ferramenta destaca as regiões que merecem alerta prioritário, favorecendo ações de evacuação, distribuição de recursos ou instalação de abrigos temporários.

Consultas em linguagem natural dentro do Earth

A incorporação do Gemini permite que analistas insiram perguntas diretamente na interface do Earth. Em vez de procurar manualmente camadas de dados ou executar scripts, os usuários descrevem o que desejam saber, e a IA devolve visualizações prontas. Essa funcionalidade foi criada para acelerar o entendimento de fenômenos complexos, oferecendo respostas que tradicionalmente exigiriam conhecimentos avançados de sensoriamento remoto ou ciência de dados.

Exemplos práticos de aplicação

O Google destacou cenários de uso em que a plataforma pode auxiliar diferentes setores:

Gestão de recursos hídricos: uma companhia de abastecimento pode perguntar ao Earth AI onde um rio secou ao longo de determinado período. Com esse mapeamento, organizações locais conseguem prever tempestades de areia associadas à seca e alertar moradores sobre riscos de saúde ou logística.

Monitoramento da qualidade da água: analistas conseguem apontar regiões de proliferação de algas nocivas, o que contribui para o acompanhamento do abastecimento de água potável. A identificação precoce possibilita que autoridades emitam avisos ou suspendam temporariamente captações até que a qualidade volte ao normal.

Disponibilidade inicial nos Estados Unidos

Os novos recursos chegam primeiro aos Estados Unidos. Usuários do Google Earth Professional e do Professional Advanced terão acesso experimental nas próximas semanas. Assinantes dos pacotes Google AI Pro e Google AI Ultra naquele país poderão utilizar o Gemini com limites de uso ampliados, favorecendo análises de maior escala ou frequência.

Organizações que já exploram o Earth AI

Diversas entidades e empresas começaram a integrar os modelos da plataforma em fluxos de trabalho diários:

OMS na África: o Escritório Regional da Organização Mundial da Saúde para a África recorre aos modelos de População e Meio Ambiente da Earth AI, combinando-os com bases de dados próprias. A iniciativa busca entender e prever áreas na República Democrática do Congo suscetíveis a surtos de cólera, apoiando decisões sobre saneamento, gestão de água e campanhas de vacinação.

Planet: fornecedora de imagens de satélite, a Planet utiliza algoritmos do Earth AI para processar enormes quantidades de pixels capturados diariamente. O objetivo é auxiliar clientes na detecção de desmatamento por meio da análise de imagens históricas, fornecendo relatórios sobre mudanças na cobertura vegetal.

Airbus: responsável também por satélites de observação, a Airbus adota a tecnologia para localizar pontos em que a vegetação invade corredores de linhas de transmissão de energia. A detecção antecipada ajuda concessionárias a evitar interrupções não planejadas.

Bellwether e McGill and Partners: a Bellwether, vinculada ao laboratório X da Alphabet, aplica o Earth AI na elaboração de previsões de furacões para a corretora de seguros global McGill and Partners. A precisão das estimativas possibilita o pagamento de indenizações com maior rapidez, permitindo que proprietários iniciem obras de reconstrução logo após um desastre.

Processo de análise reduzido de anos para minutos

O Google ressalta que o ganho de velocidade se deve à convergência de três componentes: a vasta coleção de dados do Earth, os modelos de aprendizado de máquina treinados sobre esses dados e o raciocínio do Gemini. Antes das inovações, cada etapa — leitura de imagens, classificação de áreas, projeção de risco — exigia ferramentas distintas e mão de obra especializada. Agora, o Earth AI realiza a triangulação dessas etapas de forma automatizada, entregando resultados de forma integrada.

Como a combinação de dados gera alertas direcionados

Na prática, o sistema começa com previsões meteorológicas baseadas em modelos numéricos. Em seguida, agrega mapas populacionais que indicam não só a quantidade, mas também a concentração de pessoas em bairros específicos. Por fim, analisa imagens de satélite recentes para confirmar a presença de corpos d’água ou identificar alterações na cobertura do solo. O método produz um cenário em que cada célula do mapa recebe um índice de vulnerabilidade, facilitando o envio de notificações para as localidades certas.

Impacto para cidades, empresas e organizações sem fins lucrativos

Administrações municipais podem utilizar a tecnologia para planejar evacuações de áreas suscetíveis a inundações súbitas. Companhias de energia obtêm mapas que indicam trechos de linhas onde a vegetação pode causar curto-circuito. Já organizações de assistência humanitária ganham subsídios para direcionar equipes de campo a comunidades com infraestrutura de saneamento precária, reduzindo a probabilidade de surtos epidemiológicos após enchentes.

Integração com fluxos de trabalho existentes

O Google Earth Professional e o Professional Advanced oferecem exportação de dados em formatos compatíveis com sistemas de informação geográfica (SIG). Com isso, analistas podem importar as saídas do Earth AI para plataformas já em uso em secretarias de planejamento, concessionárias de serviços públicos ou empresas de seguros, preservando rotinas operacionais e dashboards habituais.

Cenário futuro a partir da fase experimental

A disponibilização inicial em caráter experimental servirá para coletar feedback de profissionais de diferentes setores. Esse retorno será usado para calibrar a precisão dos modelos, ajustar limites de uso e incorporar novas fontes de dados. Conforme os resultados forem validados, o Google planeja expandir o acesso em ciclos sucessivos, mantendo o foco em aplicações voltadas à mitigação de riscos climáticos e à gestão de recursos naturais.

Facilitação de indenizações e agilização de reconstrução

O estudo de caso envolvendo Bellwether e McGill and Partners ilustra como a análise rápida de eventos meteorológicos pode impactar financeiramente comunidades inteiras. Quando a corretora recebe estimativas refinadas de trajetória e intensidade de furacões, pode acionar cláusulas de seguro tão logo os padrões climáticos se confirmem. Isso encurta o intervalo entre o dano e o desembolso de recursos, fator decisivo para que famílias retomem suas rotinas e comércios reabram mais cedo.

Monitoramento de ecossistemas e abastecimento de água

A detecção de algas nocivas, outro exemplo citado, evidencia a utilidade da tecnologia em questões ambientais. Ao sinalizar a proliferação dessas plantas microscópicas, a autoridade local consegue interromper tempestivamente a distribuição de água de determinada fonte, evitando doenças de origem hídrica e protegendo sistemas de tratamento.

Conclusão das inovações anunciadas

Ao integrar IA preditiva, mapas populacionais e imagens de satélite em uma única plataforma, o Google Earth passa a oferecer um panorama de risco quase em tempo real. Empresas e órgãos públicos encontram agora um instrumento que encurta a distância entre a detecção do fenômeno e a execução de medidas de contenção, com potencial para reduzir perdas materiais e, sobretudo, salvar vidas em cenários de catástrofes naturais.