A Linux Foundation, organização sem fins lucrativos em prol do software open source (código aberto), anunciou na terça-feira (11) uma parceria com a startup Grillo e a IBM, para acelerar a padronização de sistemas de alertas e terremotos (EEWs) usando código aberto.
O projeto inclui os principais componentes do sistema Grillo EEW composto de habilidades para sentir, detectar e analisar terremotos, além de realizar alertas em comunidades. O OpenEEW foi criado pela Grillo com apoio da IBM, Fundação Clinton e Arrow Electronics.
Países em desenvolvimento não possuem sensores para detecção de terremotos, com o OpenEEW, será possível implantar esses sistemas em todo o mundo. Créditos: Wikimedia Commons.
O projeto poderá salvar muitas vidas
Terremotos costumam ser mais graves em países em desenvolvimento em razão de problemas de construção e infraestrutura, desta forma, esses alertas possuem o potencial de ajudar a salvar vidas nas comunidades onde os terremotos representam ameaças.
Os sistemas EEW já fornecem alertas públicos em países como México, Japão, Coreia do Sul e Taiwan, contudo, 3 milhões de pessoas no mundo ainda vivem sob a ameaça de terremotos sem acesso aos sistemas nacionais. Por outro lado, o projeto OpenEEW pode acelerar implantações desses sistemas, que custam milhões de dólares, em todo o mundo, contribuindo potencialmente para salvar vidas.
“O Projeto OpenEEW representa o que há de melhor de tecnologia e código aberto”, disse Mike Dolan, vice-presidente sênior e gerente geral de projetos da Linux Foundation. “Estamos satisfeitos em poder hospedar e apoiar um projeto e comunidade tão importantes na Linux Foundation. A comunidade open source pode permitir o rápido desenvolvimento e implementação desses sistemas críticos em todo o mundo”.
Desde 2017, os sensores da Grillo geraram mais de 1 TB de dados do México, Chile, Porto Rico e Costa Rica, incluindo informações de grandes terremotos de magnitude 6 e 7. Pesquisadores da Universidade de Harvard e da Universidade do Oregon já estão trabalhando com esses dados, o que vai permitir criar novos métodos de detecção de terremotos usando machine learning.
Fonte: IBM e Venture Beat
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