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TEMA DE TRABALHOEstratégias de Gestão de Riscos de DesastresA AISR criou a iniciativa de responsabilidade social Making Smart Cities para tornar as cidades mais humanas, inclusivas, abertas, inteligentes e resilientes por meio do suporte gratuito ao desenvolvimento e à implementação de estratégias e planejamentos integrados. Proporcionando à administração pública conhecimento e tecnologias analíticas e de suporte à decisão, utilizadas pelo setor privado para aumentar a eficiência e a rentabilidade e reduzir o risco de suas operações, para auxiliar na melhoria da resiliência das cidades, incentivando e suportando a implementação do Hyogo Framework for Action, do Ten Essentials da UNDRR e do Marco de Sendai para Redução do Risco de Desastres 2015-2030, e mobilizando organizações privadas a contribuir efetivamente para a qualidade de vida da população. Obter o entendimento da dinâmica das interações existentes dentro e fora da cidade, e do contexto onde está inserida é de fundamental importância para a elaboração de estratégias coerentes de construção de resiliência e de redução de riscos de desastres. O dinamismo existente nas interações e no contexto faz com que a análise de situações passadas e a análise de comportamentos e padrões atuais não sejam suficientes para uma efetiva administração dos riscos existentes e para a melhoria da resiliência, sendo necessária também a análise de tendências futuras. A necessidade de olhar para o futuro também contribui para incentivar a administração pública a refletir sobre a situação em que a cidade deve estar no futuro, em um determinado horizonte temporal, e o que deve ser feito para a cidade atingir a situação vislumbrada. Ou seja, incentiva a criação de uma cultura de planejamento, vital para qualquer cidade que tenha o objetivo de melhorar sua resiliência. Do ponto de vista analítico, a iniciativa incentiva a realização de três tipos de análises: • descritiva: objetiva descrever eventos e comportamentos passados e atuais por meio da análise de dados existentes, ou seja, auxilia na obtenção de respostas para questões como: Como e porque aconteceu? Quantos, qual frequência, onde? Qual é o problema exatamente? • preditiva: objetiva prever eventos e comportamentos futuros com base na análise de eventos e comportamentos passados e atuais, ou seja, auxilia na obtenção de respostas para questões como: O que possivelmente acontecerá e porque? Quais ações são necessárias? E se estas tendências continuarem? • prescritiva: objetiva prescrever / recomendar ações que devem ser realizadas para alcançar resultados pretendidos, ou seja, auxilia na obtenção de respostas para questões como: Como devemos agir? Como podemos obter o melhor resultado? |
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AI Systems Research - AISR
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