Guardiões do seu ambiente

Na extensão árida do noroeste do Quénia, o campo de refugiados de Kakuma transformou-se numa comunidade extensa, com mais de 300 mil pessoas deslocadas provenientes de mais de 20 países. Criado originalmente em 1992 para dar abrigo a jovens que fugiam da guerra no Sudão, o campo é hoje o maior de África, abrangendo cerca de 15 milhas quadradas (40 km), com residentes oriundos do Sudão do Sul, da Somália e de outros países vizinhos.

Durante anos, os mapas do campo de refugiados estavam gravemente desatualizados, dificultando a prestação de ajuda, o planeamento de infraestruturas e a resposta a emergências. A disposição irregular do campo e a diversidade de tipos de abrigo tornavam os métodos tradicionais de mapeamento particularmente difíceis. No entanto, este desafio deu origem a uma colaboração notável que redefiniu o que a tecnologia humanitária pode alcançar.

“Acredito que a colaboração foi fundamental, porque cada pessoa trouxe algo único para o projeto”, afirma a Dra. Simone Fobi Nsutezo, Cientista de Investigação Aplicada do Microsoft AI for Good Lab.

No centro da colaboração para atualizar o sistema de mapeamento do campo de refugiados de Kakuma esteve um conjunto de três pilares de inovação. Cada parceiro contribuiu com competências únicas e, em conjunto, geraram um impacto real. O Hive do ACNUR — o laboratório de inovação da Agência da ONU para os Refugiados — identificou os desafios enfrentados pelo campo, enquanto a Equipa Humanitária do OpenStreetMap (HOT) assegurou a recolha essencial de dados no terreno e uma integração vital com a comunidade.

Amplificar o impacto através da colaboração da comunidade

As forças orientadoras foram o desejo de realizar um trabalho verdadeiramente relevante, a paixão pela deteção remota e por imagens de satélite, e o objetivo de responder às necessidades das pessoas refugiadas. O mapeamento manual, embora valioso, era lento e exigia muita mão de obra, mas a equipa do Microsoft AI for Good Lab identificou uma oportunidade para que a IA e a aprendizagem automática ajudassem a fornecer aos mapeadores humanos as ferramentas de que necessitavam.

“Depois de treinar um modelo com uma pequena quantidade de dados, é muito rápido obter previsões para novas áreas. Dispomos de código open source para mapear painéis solares, edifícios, tipos de telhados e infraestruturas de saneamento, e qualquer pessoa pode utilizá-lo de forma independente”, afirma a Dra. Amrita Gupta, Cientista de Investigação Aplicada do Microsoft AI for Good Research Lab.

Para compreender melhor as condições no terreno, a equipa de mapeamento da HOT documentou indicadores visíveis de acesso à eletricidade, como painéis solares e linhas elétricas, existentes no campo. Embora a maior parte da eletricidade seja gerada localmente em edifícios individuais, esta informação ajudou a criar uma visão mais clara de onde os serviços essenciais poderiam operar de forma realista e a destacar lacunas no panorama mais amplo das infraestruturas. 

O objetivo era ajudar o campo a ser percecionado menos como um abrigo temporário e mais como um assentamento permanente. O mapeamento foi o primeiro passo para garantir que o projeto permanecia ancorado nas necessidades humanitárias. O compromisso do projeto com o acesso aberto significou que todos os dados e imagens gerados estariam livremente disponíveis. Isto ampliou o alcance para além de Kakuma, promovendo a inclusão das pessoas refugiadas. 

Ao operar no terreno, no Quénia, a equipa da HOT trouxe uma dimensão humana ao projeto. A recolha de dados foi inteiramente conduzida por pessoas locais, desde a apresentação do projeto até à operação de drones, e pessoas refugiadas no campo ajudaram a identificar manualmente elementos da área. As equipas da HOT utilizaram drones para captar imagens aéreas de alta resolução e realizar validações no terreno com mapeadores refugiados. Mais importante, formaram e capacitaram membros do campo de refugiados, transformando a recolha de dados num verdadeiro exercício de contribuição comunitária.

Os refugiados tornaram-se mapeadores, intérpretes e guardiões do seu próprio espaço, criando dados de referência no terreno. O seu conhecimento local acrescentou detalhe e precisão, conferindo-lhes a apropriação do processo. A equipa da HOT procedeu à etiquetagem manual de 10 milhas quadradas (16 km²) de imagens, criando um conjunto de dados de treino robusto para o desenvolvimento de IA, que pode ser mantido atualizado à medida que o campo evolui.

“A IA foi utilizada principalmente para correspondência de padrões e poupança de tempo. Ajudou-nos a identificar sinais nos dados que seriam difíceis de detetar manualmente”, afirma a Dra. Gupta.

Com base nas imagens detalhadas, etiquetadas pela comunidade, recolhidas no campo de refugiados, o Microsoft AI for Good Lab desenvolveu modelos avançados de aprendizagem automática recorrendo a serviços de cloud do Azure. Estes modelos foram treinados para identificarem com precisão uma vasta gama de elementos — edifícios, blocos de saneamento, painéis solares em candeeiros de iluminação pública e em telhados, e também, componentes da rede elétrica, como postes e linhas — refletindo a diversidade e a irregularidade da paisagem do campo.

Ao conjugar a especialização local com a IA, a equipa conseguiu ultrapassar os desafios colocados pelas estruturas únicas do campo de refugiados, permitindo uma análise rápida e o reconhecimento de padrões que seriam difíceis de alcançar manualmente. Todos os modelos e conjuntos de dados foram disponibilizados como open source no GitHub, capacitando programadores, investigadores e organizações humanitárias em todo o mundo para desenvolver este trabalho e adaptá-lo a outras comunidades em situação de necessidade.

Um testemunho de possibilidades

Este projeto de mapeamento open source demonstra de que forma a colaboração pode ajudar a estabelecer uma base sólida para o desenvolvimento sustentável. À medida que os limites administrativos do município de Kakuma evoluíram, os dados espaciais precisos tornaram-se essenciais para o planeamento a longo prazo e para a prestação de serviços em toda a cidade e nos assentamentos circundantes, assegurando que quaisquer decisões futuras de anexação ou integração assentam na realidade.

O GitHub é o ponto de partida do próximo capítulo deste projeto, ligando programadores, tecnólogos cívicos e cientistas de dados a desafios humanitários do mundo real. Tudo o que foi aprendido passou a integrar uma base de conhecimento global dedicada ao apoio a pessoas refugiadas. Ao partilhar este código de forma aberta, qualquer pessoa, em qualquer lugar, pode desenvolver o trabalho existente, melhorá-lo e utilizá-lo para gerar impacto positivo. A história do campo de refugiados de Kakuma é prova do que é possível quando a visão humanitária se cruza com a inovação.