![\"image\"](\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2019\/06\/image-1.png?resize=180%2C178\")
<\/p>\nHoje, o Facebook est\u00e1 lan\u00e7ando os mais detalhados mapas populacionais de alta resolu\u00e7\u00e3o do Brasil e de outros pa\u00edses da Am\u00e9rica Latina dispon\u00edveis at\u00e9 hoje. Esses mapas n\u00e3o estimam apenas o n\u00famero de pessoas que vivem dentro de uma \u00e1rea de 30 metros quadrados, mas tamb\u00e9m fornecem informa\u00e7\u00f5es de dados demogr\u00e1ficos, incluindo o n\u00famero de crian\u00e7as menores de cinco anos e a quantidade de mulheres em idade reprodutiva, bem como popula\u00e7\u00f5es jovens e idosas.<\/p>\n
Os mapas de densidade populacional s\u00e3o \u00fateis para ajudar ONGs e pesquisadores a potencializar o uso de intelig\u00eancia artificial e Big Data para enfrentar desafios sociais, de sa\u00fade e de infraestrutura em grande escala da regi\u00e3o, al\u00e9m de acelerar o cumprimento de metas de desenvolvimento sustent\u00e1vel.<\/p>\n
Esses mapas n\u00e3o s\u00e3o elaborados usando dados do Facebook \u2013 em vez disso, contam com a combina\u00e7\u00e3o do poder de leitura de intelig\u00eancia artificial com imagens de sat\u00e9lite e informa\u00e7\u00f5es de censo. Ao combinar essas bases de dados dispon\u00edveis publicamente e comercialmente com os recursos de intelig\u00eancia artificial do Facebook, criamos mapas populacionais que s\u00e3o tr\u00eas vezes mais detalhados do que qualquer outra fonte.<\/p>\n
H\u00e1 dois anos, come\u00e7amos a trabalhar com a Universidade de Columbia para utilizar imagens de sat\u00e9lite e dados de censos para construir detalhados mapas populacionais com o objetivo de aperfei\u00e7oar projetos de conectividade. Depois de trabalhar com grupos como a Cruz Vermelha americana e o seu projeto Missing Maps, percebemos que esses mapas poderiam tamb\u00e9m ter profunda utilidade para a sa\u00fade p\u00fablica.<\/p>\n
Imagens de sat\u00e9lite em alta resolu\u00e7\u00e3o j\u00e1 existem aos montes no mundo. No entanto, antes do projeto de mapeamento do Facebook, seriam necess\u00e1rias incont\u00e1veis horas para que volunt\u00e1rios combinassem milh\u00f5es de milhas quadradas de fotos para identificar onde havia uma pequena cidade ou vila remota.<\/p>\n
O Facebook usou intelig\u00eancia artificial para resolver o problema, processando com efici\u00eancia os dados em uma escala de petabytes. Somente para a Am\u00e9rica Latina, por exemplo, o sistema de vis\u00e3o computacional examinou 9,8 bilh\u00f5es de imagens individuais para determinar se elas continham um pr\u00e9dio. A equipe encontrou na regi\u00e3o aproximadamente 94 milh\u00f5es de edif\u00edcios em apenas alguns dias.<\/p>\n
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A densidade populacional do mapa mostra as mulheres em idade reprodutiva no Brasil<\/i><\/p>\n
“Quando iniciei a minha carreira na Ag\u00eancia de Desenvolvimento Internacional dos Estados Unidos, trabalhando no controle da mal\u00e1ria, pude testemunhar em primeira m\u00e3o o papel fundamental que dados precisos desempenham para garantir efic\u00e1cia de esfor\u00e7os humanit\u00e1rios”, diz a L\u00edder de Pol\u00edticas P\u00fablicas e Data for Good\u00a0<\/i>no Facebook, Laura McGorman. \u201cO que \u00e9 empolgante em projetos como esses \u00e9 que eles oferecem uma oportunidade para a nossa empresa contribuir para esses esfor\u00e7os por meio de nossa especializa\u00e7\u00e3o em dados e machine learning<\/i>.\u201d<\/p>\n
As organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade j\u00e1 est\u00e3o usando os mapas aprimorados com intelig\u00eancia artificial para essas informa\u00e7\u00f5es para alocar recursos em \u00e1reas onde as popula\u00e7\u00f5es que pretendem beneficiar vivem. Em Mal\u00e1ui, por exemplo, esses mapas de alta resolu\u00e7\u00e3o ajudaram a Cruz Vermelha americana e o projeto Missing Maps a identificar \u00e1reas com e sem concentra\u00e7\u00f5es de pessoas. Isso ajudou a Cruz Vermelha e outras equipes em campo a alocar de forma mais eficiente 3 mil profissionais de sa\u00fade que difundiram informa\u00e7\u00f5es sobre vacina\u00e7\u00e3o durante uma campanha contra sarampo. Da mesma forma, ap\u00f3s o Ciclone Idai, uma equipe da Escola de Sa\u00fade P\u00fablica de Harvard, Direct Relief, Nethope e Northwestern University usou o mapa de alta resolu\u00e7\u00e3o de Mo\u00e7ambique para identificar \u00e1reas onde a c\u00f3lera poderia ocorrer para priorizar os estoques para potenciais tratamentos.<\/p>\n
O Humanitarian Open Street Map, um projeto de mapeamento que aplica os princ\u00edpios de open source<\/i>e do compartilhamento aberto de dados \u00e0 resposta humanit\u00e1ria e ao desenvolvimento econ\u00f4mico, tamb\u00e9m usou os mapas de densidade populacional de alta resolu\u00e7\u00e3o em v\u00e1rios pa\u00edses para apoiar seus trabalhos. \u201cOs mapas do Facebook garantem a concentra\u00e7\u00e3o de tempo e recursos de nossos volunt\u00e1rios nos locais com mais necessidades, melhorando a efic\u00e1cia de nossos programas\u201d, afirma o diretor executivo da equipe do Humanitarian OpenStreetMap, que participa do projeto Missing Maps, Tyler Radford.<\/p>\n
Pesquisadores do Latin American Public Opinion Project (Lapop) da Universidade Vanderbilt tamb\u00e9m est\u00e3o interessados em usar os mapas de alta resolu\u00e7\u00e3o do Facebook para melhorar a amostragem de suas pesquisas. “Pesquisadores que trabalham em pa\u00edses em desenvolvimento frequentemente extraem amostras de dados de censos desatualizados”, observa o professor de Ci\u00eancia Pol\u00edtica e diretor do Lapop. “Esses mapas nos permitir\u00e3o identificar melhor onde as popula\u00e7\u00f5es est\u00e3o localizadas dentro das unidades do censo, aumentando a precis\u00e3o de nossas amostras e a representatividade de nossas pesquisas.”<\/p>\n
![\"image-2\"](\"https:\/\/about.fb.com\/br\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2019\/06\/image-2-1.png?resize=272%2C171\")
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Esse mapa de densidade populacional retrata a popula\u00e7\u00e3o idosa do M\u00e9xico<\/i><\/p>\n
Os mapas mais recentes para a Am\u00e9rica Latina podem ser baixados gratuitamente na p\u00e1gina do Facebook no portal Humanitarian Data Exchange<\/a>. Para saber mais sobre o trabalho do Facebook em mapas de alta densidade populacional de alta resolu\u00e7\u00e3o e outros esfor\u00e7os em dados para o bem estar das pessoas, visite o site do projeto aqui<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Hoje, o Facebook est\u00e1 lan\u00e7ando os mais detalhados mapas populacionais de alta resolu\u00e7\u00e3o do Brasil e de outros pa\u00edses da Am\u00e9rica Latina dispon\u00edveis at\u00e9 hoje. Esses mapas n\u00e3o estimam apenas o n\u00famero de pessoas que vivem dentro de uma \u00e1rea de 30 metros quadrados, mas tamb\u00e9m fornecem informa\u00e7\u00f5es de dados demogr\u00e1ficos, incluindo o n\u00famero de crian\u00e7as menores de cinco anos e a quantidade de mulheres em idade reprodutiva, bem como popula\u00e7\u00f5es jovens e idosas. Os mapas de densidade populacional s\u00e3o \u00fateis para ajudar ONGs e pesquisadores a potencializar o uso de intelig\u00eancia artificial e Big Data para enfrentar desafios sociais, de sa\u00fade e de infraestrutura em grande escala da regi\u00e3o, al\u00e9m de acelerar o cumprimento de metas de desenvolvimento sustent\u00e1vel. Esses mapas n\u00e3o s\u00e3o elaborados usando dados do Facebook \u2013 em vez disso, contam com a combina\u00e7\u00e3o do poder de leitura de intelig\u00eancia artificial com imagens de sat\u00e9lite e informa\u00e7\u00f5es de censo. Ao combinar essas bases de dados dispon\u00edveis publicamente e comercialmente com os recursos de intelig\u00eancia artificial do Facebook, criamos mapas populacionais que s\u00e3o tr\u00eas vezes mais detalhados do que qualquer outra fonte. H\u00e1 dois anos, come\u00e7amos a trabalhar com a Universidade de Columbia para utilizar imagens de sat\u00e9lite e dados de censos para construir detalhados mapas populacionais com o objetivo de aperfei\u00e7oar projetos de conectividade. Depois de trabalhar com grupos como a Cruz Vermelha americana e o seu projeto Missing Maps, percebemos que esses mapas poderiam tamb\u00e9m ter profunda utilidade para a sa\u00fade p\u00fablica. Imagens de sat\u00e9lite em alta resolu\u00e7\u00e3o j\u00e1 existem aos montes no mundo. No entanto, antes do projeto de mapeamento do Facebook, seriam necess\u00e1rias incont\u00e1veis horas para que volunt\u00e1rios combinassem milh\u00f5es de milhas quadradas de fotos para identificar onde havia uma pequena cidade ou vila remota. O Facebook usou intelig\u00eancia artificial para resolver o problema, processando com efici\u00eancia os dados em uma escala de petabytes. Somente para a Am\u00e9rica Latina, por exemplo, o sistema de vis\u00e3o computacional examinou 9,8 bilh\u00f5es de imagens individuais para determinar se elas continham um pr\u00e9dio. A equipe encontrou na regi\u00e3o aproximadamente 94 milh\u00f5es de edif\u00edcios em apenas alguns dias. A densidade populacional do mapa mostra as mulheres em idade reprodutiva no Brasil “Quando iniciei a minha carreira na Ag\u00eancia de Desenvolvimento Internacional dos Estados Unidos, trabalhando no controle da mal\u00e1ria, pude testemunhar em primeira m\u00e3o o papel fundamental que dados precisos desempenham para garantir efic\u00e1cia de esfor\u00e7os humanit\u00e1rios”, diz a L\u00edder de Pol\u00edticas P\u00fablicas e Data for Good\u00a0no Facebook, Laura McGorman. \u201cO que \u00e9 empolgante em projetos como esses \u00e9 que eles oferecem uma oportunidade para a nossa empresa contribuir para esses esfor\u00e7os por meio de nossa especializa\u00e7\u00e3o em dados e machine learning.\u201d As organiza\u00e7\u00f5es de sa\u00fade j\u00e1 est\u00e3o usando os mapas aprimorados com intelig\u00eancia artificial para essas informa\u00e7\u00f5es para alocar recursos em \u00e1reas onde as popula\u00e7\u00f5es que pretendem beneficiar vivem. Em Mal\u00e1ui, por exemplo, esses mapas de alta resolu\u00e7\u00e3o ajudaram a Cruz Vermelha americana e o projeto Missing Maps a identificar \u00e1reas com e sem concentra\u00e7\u00f5es de pessoas. Isso ajudou a Cruz Vermelha e outras equipes em campo a alocar de forma mais eficiente 3 mil profissionais de sa\u00fade que difundiram informa\u00e7\u00f5es sobre vacina\u00e7\u00e3o durante uma campanha contra sarampo. Da mesma forma, ap\u00f3s o Ciclone Idai, uma equipe da Escola de Sa\u00fade P\u00fablica de Harvard, Direct Relief, Nethope e Northwestern University usou o mapa de alta resolu\u00e7\u00e3o de Mo\u00e7ambique para identificar \u00e1reas onde a c\u00f3lera poderia ocorrer para priorizar os estoques para potenciais tratamentos. O Humanitarian Open Street Map, um projeto de mapeamento que aplica os princ\u00edpios de open sourcee do compartilhamento aberto de dados \u00e0 resposta humanit\u00e1ria e ao desenvolvimento econ\u00f4mico, tamb\u00e9m usou os mapas de densidade populacional de alta resolu\u00e7\u00e3o em v\u00e1rios pa\u00edses para apoiar seus trabalhos. \u201cOs mapas do Facebook garantem a concentra\u00e7\u00e3o de tempo e recursos de nossos volunt\u00e1rios nos locais com mais necessidades, melhorando a efic\u00e1cia de nossos programas\u201d, afirma o diretor executivo da equipe do Humanitarian OpenStreetMap, que participa do projeto Missing Maps, Tyler Radford. Pesquisadores do Latin American Public Opinion Project (Lapop) da Universidade Vanderbilt tamb\u00e9m est\u00e3o interessados em usar os mapas de alta resolu\u00e7\u00e3o do Facebook para melhorar a amostragem de suas pesquisas. “Pesquisadores que trabalham em pa\u00edses em desenvolvimento frequentemente extraem amostras de dados de censos desatualizados”, observa o professor de Ci\u00eancia Pol\u00edtica e diretor do Lapop. “Esses mapas nos permitir\u00e3o identificar melhor onde as popula\u00e7\u00f5es est\u00e3o localizadas dentro das unidades do censo, aumentando a precis\u00e3o de nossas amostras e a representatividade de nossas pesquisas.” Esse mapa de densidade populacional retrata a popula\u00e7\u00e3o idosa do M\u00e9xico Os mapas mais recentes para a Am\u00e9rica Latina podem ser baixados gratuitamente na p\u00e1gina do Facebook no portal Humanitarian Data Exchange. 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