IA salva buscas em montanhas: caso Monviso acelera resgates
Em julho de 2025, equipes de resgate no Piemonte retomaram buscas no Monviso, após o degelo das encostas, usando um recurso novo nas missões de montanha, a inteligência artificial.
O caso envolveu o desaparecimento do alpinista e cirurgião ortopédico Nicola Ivaldo, de 66 anos, que saiu sozinho em setembro de 2024, e cujo carro foi achado em Castello di Pontechianale, no Valle Varaita.
As imagens captadas por drones foram analisadas por um software de IA, e indicaram pontos prioritários, levando à localização do corpo do médico em um barranco a cerca de 3.150 metros de altitude, conforme informação divulgada pelo g1.
Como a IA ajudou nas buscas
O serviço de resgate do Piemonte mobilizou equipes que, em campo, tinham poucas pistas, além do último sinal do celular e do carro deixado na vila, e lembravam que mais de 50 socorristas haviam vasculhado a região a pé por quase uma semana.
Na retomada da operação, dois pilotos de drone sobrevoaram as faces rochosas, cobrindo 183 hectares e captando mais de 2.600 imagens em alta resolução, em apenas cinco horas de voo com dois drones.
O software de IA analisou as fotos pixel a pixel em busca de anomalias de cor ou textura, e reduziu em horas um trabalho que antes era feito manualmente, foto por foto.
Segundo Simone Bobbio, porta-voz do Serviço de Resgate Alpino e Espeleológico do Piemonte, "o elemento-chave foi um capacete vermelho, identificado pelo software como ponto de interesse". A partir dessa pista visual, a equipe confirmou a presença do corpo e realizou o resgate por helicóptero.
Os pilotos explicaram que, antes dessa tecnologia, a triagem das imagens era muito mais lenta, e que hoje a IA permite focalizar verificações humanas em locais de maior probabilidade, tornando as operações mais eficientes.
Limites técnicos e cuidados necessários
Especialistas alertam que a tecnologia não é infalível, e enfrenta limitações em terrenos com vegetação densa ou baixa visibilidade, onde drones são pouco úteis e algoritmos geram muitos falsos positivos.
Saverio Isola, piloto de drones e chefe da estação de resgate em Turim, afirmou que "o software pode reagir a coisas diferentes, como um pedaço de lixo plástico ou uma rocha de cor incomum", e que foi preciso refinar as anomalias filtradas pelo sistema com análise humana.
Isola também destacou que "Até dois anos atrás, nós mesmos analisávamos essas fotos, uma por uma", e que o uso de IA mudou radicalmente a velocidade de triagem das imagens.
Exemplos internacionais reforçam o potencial e os desafios, como o algoritmo SARUAV, da Universidade de Wrocław, que analisou 782 imagens e localizou um idoso em pouco mais de quatro horas em 2021, e depois foi usado em outras buscas nos Alpes.
Tomasz Niedzielski, líder do time que desenvolveu o SARUAV, ressalta que "as áreas mais adequadas para o uso de algoritmos como o SARUAV são grandes espaços abertos em regiões selvagens, onde há pouca presença de pessoas e menor chance de o sistema gerar falsos positivos".
Além dos limites técnicos, há questões éticas e legais sobre o uso de imagens aéreas, conforme alerta Daniele Giordan, do Instituto Italiano de Pesquisa para Proteção Geo-Hidrológica, "uma vez que você obtém imagens aéreas, passa a ter responsabilidade sobre como usá-las".
O que vem a seguir nas operações de resgate
Pesquisadores trabalham para melhorar a georreferenciação dos sinais identificados pela IA, o que tornaria mais fáceis as verificações em campo, e para integrar, em um único sistema, dados de drones e equipes humanas.
O objetivo, segundo equipes italianas, é que análises mais complexas sejam feitas a bordo dos próprios drones, permitindo detecção em tempo real durante o voo, e reduzindo ainda mais o tempo entre captação e ação.
Outra vertente de pesquisa, do Reino Unido, usa modelos de aprendizado que simulam o comportamento de pessoas perdidas, gerando mapas preditivos de onde concentrar as buscas, abordagem útil em florestas, onde imagens aéreas têm limites.
Especialistas e equipes de resgate acreditam que, apesar das restrições, a combinação de IA, drones e métodos tradicionais pode acelerar buscas, otimizar recursos, e, sobretudo, salvar vidas em futuras operações de busca e resgate.
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