Guardiões de seu próprio ambiente

Na árida região do noroeste do Quênia, o campo de refugiados de Kakuma cresceu e se tornou uma grande comunidade, com mais de 300.000 pessoas em situação de refúgio vindo de mais de 20 países. Criado originalmente em 1992 para abrigar jovens que fugiam da guerra no Sudão, o campo é hoje o maior da África, ocupando cerca de 40 km² e acolhendo moradores do Sudão do Sul, da Somália e de outros países vizinhos.

Durante anos, os mapas do campo de refugiados ficaram muito desatualizados, dificultando a disponibilização de ajuda, o planejamento de infraestrutura e a resposta a emergências. O formato irregular do campo e a variedade de tipos de abrigo tornavam os métodos tradicionais de mapeamento quase impossíveis. No entanto, esse desafio deu origem a uma colaboração extraordinária que mostrou um novo potencial para a tecnologia humanitária.

“Acredito que a colaboração foi fundamental, porque cada pessoa trouxe algo único para a equipe”, diz a Dra. Simone Fobi Nsutezo, Cientista de pesquisa aplicada do AI for Good Lab da Microsoft.

No coração da colaboração para atualizar o sistema de mapeamento do campo de refugiados de Kakuma, uma tríade de inovação foi fundamental. Cada parceiro trouxe algo único para a equipe e, juntos, geraram um impacto real. O Hive do ACNUR — o laboratório de inovação da Agência da ONU para Refugiados — identificou os problemas enfrentados pelo campo, enquanto a Humanitarian OpenStreetMap Team (HOT) forneceu a coleta de dados essencial em campo e a integração com a comunidade.

Aumentando o impacto com o engajamento da comunidade

O que guiou a equipe foi o desejo de fazer um trabalho que realmente fizesse diferença, a paixão por detecção remota e imagens de satélite, e o objetivo de atender às necessidades dos refugiados. O mapeamento manual, embora útil, era lento e exigia muito esforço, mas a equipe do AI for Good Lab da Microsoft percebeu que a IA e o aprendizado de máquina poderiam dar aos mapeadores humanos as ferramentas necessárias.

“Depois de treinar um modelo com uma pequena quantidade de dados, é muito rápido obter previsões para novas áreas. Temos código de fonte aberta para mapear painéis solares, edifícios, tipos de telhado e instalações de saneamento, e qualquer pessoa pode usá-lo de forma independente”, diz a Dra. Amrita Gupta, Cientista de pesquisa aplicada do AI for Good Lab da Microsoft.

Para compreender melhor as condições do terreno, a equipe de mapeamento da HOT documentou indicadores visíveis de acesso à eletricidade — como painéis solares e linhas de energia presentes no campo. Embora a maior parte da eletricidade seja gerada de forma independente em cada edifício, essas informações ajudaram a criar um panorama mais claro de onde os serviços essenciais poderiam operar de maneira viável e evidenciaram lacunas na infraestrutura mais ampla. 

O objetivo era fazer com que o campo deixasse de parecer um abrigo provisório e se tornasse um lar permanente. O mapeamento foi o primeiro passo para garantir que o projeto permanecesse alinhado às necessidades humanitárias. O projeto adotou o acesso aberto, garantindo que todos os dados e imagens produzidos fossem livres para uso, ampliando o alcance além de Kakuma e fortalecendo a inclusão dos refugiados. 

Ao atuar diretamente no Quênia, a equipe da HOT trouxe o toque humano. A coleta de dados foi totalmente conduzida pelos moradores locais, desde a apresentação do projeto até a operação dos drones. E os refugiados do campo ajudaram a identificar manualmente os elementos da área. As equipes da HOT pilotaram drones para capturar imagens aéreas em alta resolução e realizar a validação de campo com os mapeadores refugiados. Mas, o mais importante, foi que eles treinaram e capacitaram os membros do campo, transformando a coleta de dados em um engajamento comunitário

Os refugiados se tornaram mapeadores, intérpretes e guardiões do próprio ambiente, criando dados de referência no terreno. O conhecimento local acrescentou profundidade e precisão, dando a eles protagonismo no processo. A equipe da HOT rotulou manualmente 16 km² de imagens, criando um rico conjunto de dados para treinamento de IA, que pode ser atualizado conforme o campo evolui.

“A IA foi usada principalmente para reconhecer padrões e economizar tempo. Ela nos ajudou a identificar sinais nos dados que seriam difíceis de perceber manualmente”, diz a Dra. Gupta.

Com as detalhadas imagens com marcações fornecidas pela comunidade no campo de refugiados, o AI for Good Lab da Microsoft desenvolveu modelos avançados de aprendizado de máquina utilizando os serviços de nuvem do Azure. Esses modelos foram treinados para identificar com precisão uma ampla variedade de elementos — incluindo edifícios, instalações de saneamento, painéis solares em postes de iluminação e telhados, além de componentes da rede elétrica, como postes e fios — refletindo o cenário complexo e irregular do campo.

Ao aproveitar tanto o conhecimento local quanto a IA, a equipe conseguiu superar os desafios impostos pelas estruturas únicas do campo de refugiados, possibilitando uma análise rápida e o reconhecimento de padrões que seriam difíceis de conseguir manualmente. Todos os modelos e conjuntos de dados foram disponibilizados como código aberto no GitHub, permitindo que desenvolvedores, pesquisadores e organizações humanitárias em todo o mundo contribuam com esse trabalho e o adaptem para outras comunidades em necessidade.

Um exemplo do que é possível

Este projeto de mapeamento de código aberto demonstra como a colaboração pode ajudar a estabelecer uma base sólida para o desenvolvimento sustentável. À medida que os limites municipais da cidade de Kakuma evoluíram, dados espaciais precisos tornaram-se essenciais para o planejamento de longo prazo e a prestação de serviços em toda a cidade e vilas vizinhas – garantindo que as futuras decisões de anexação ou integração sejam fundamentadas em dados reais.

O GitHub é o ponto de partida para o próximo capítulo deste projeto — conectando desenvolvedores, tecnólogos cívicos e cientistas de dados a desafios humanitários do mundo real. Tudo o que foi aprendido tornou-se parte de uma base global de conhecimento para apoiar refugiados. Ao compartilhar esse código abertamente, qualquer pessoa, em qualquer lugar, pode utilizá-lo, aprimorá-lo e empregá-lo para fazer a diferença. A história do campo de refugiados de Kakuma é uma prova do que é possível quando a visão humanitária se encontra com a inovação.