Identificar focos de disseminação do novo coronavírus é a nova funcionalidade do CityZoom, ambiente computacional que permite geração e edição de modelos 3D de cidades.
A ferramenta foi criada em decorrência da pandemia de covid-19 e se chama CityZoom Analytics (CZ Analytics).
Vinculado a uma base de dados de pessoas com a doença, o software identifica ambientes de maior incidência de infectados dentro da cidade, de acordo com os locais frequentados por eles 15 dias antes de serem diagnosticados.
Pronto e testado, o CZ Analytics aguarda apenas a liberação dos dados por parte do governo do Estado para que as análises sejam iniciadas.
Até o momento, os pesquisadores do Núcleo de Tecnologia Urbana (NTU) da UFRGS têm utilizado dados simulados para fazer a prova de conceito do sistema. “Não há dúvidas quanto ao seu funcionamento, porém os ingredientes principais são os dados que o Estado detém”, explica Benamy Turkienicz, professor da UFRGS, coordenador do NTU e pesquisador Capes e CNPq.
O CZ Analytics foi desenvolvido por lógica baseada na inteligência espacial; isso quer dizer que para o software não são importantes os nomes das pessoas infectadas, mas sim os locais em que elas estiveram para, a partir daí, poder traçar padrões e identificar coincidências.
A ferramenta, que dispõe de um recurso (zoom) que se comporta como uma lupa sobre um mapa tridimensional, permite ao agente público que a usa identificar focos de contaminação do novo coronavírus e ter precisão nas medidas a serem tomadas. “O que se ganha tendo esse olhar mais aproximado é não precisar paralisar toda uma região, por exemplo, mas sim controlar os focos de maneira mais rápida e eficaz”, explica Benamy.
Essa tecnologia foi desenvolvida na Universidade e tem sido usada em diversas cidades ao redor do mundo, principalmente para o planejamento urbano das Smart Cities. Os doutores em Ciência da Computação pelo Instituto de Informática (INF/UFRGS) Isabel Siqueira e Renato Silveira são membros do NTU e bolsistas PNPD/Capes de pós-doutorado junto ao Programa de Pesquisa e Pós-Graduação em Arquitetura (Propar/UFRGS).
Ambos atuaram no desenvolvimento dessa funcionalidade inovadora agregada ao CityZoom.
“A esse tipo de análise chamamos coincidência de dados, uma vez que, ao verificar o histórico de localização de uma pessoa contaminada 15 dias antes de ela ser diagnosticada com o vírus, podemos fazer um mapa ‘retroativo’ de locais em que esteve e tentar localizar possíveis focos de infecção”, reforça Renato.
A nova funcionalidade foi pensada para investigar a transmissão de covid-19 utilizando uma tecnologia que representa em 3D o comportamento da cidade. “O CityZoom Analytics se propõe analisar, dentro da cidade, como os focos estão se comportando na disseminação da doença com base na visualização analítica de dados temporais e espaciais.
Podemos pesquisar por bairros, por exemplo, e mapear os locais que são focos de contágio em potencial – como escolas, supermercados, hospitais, academias – e fazer um acompanhamento mais detalhado”, acrescenta Isabel.
