@inproceedings{lucena-etal-2026-sistema,
title = "Sistema Multimodal de Apoio ao Gerenciamento de Riscos de Desastres",
author = "Lucena, Hosana Iasmin Castro dos Santos and
Santos, Gabriel Rocha dos and
Silva, Jady Lima da and
Carvalho, Ricardo Jos{\'e} Matos de and
Terrematte, Patrick",
editor = "Souza, Marlo and
de-Dios-Flores, Iria and
Santos, Diana and
Freitas, Larissa and
Souza, Jackson Wilke da Cruz and
Ribeiro, Eug{\'e}nio",
booktitle = "Proceedings of the 17th International Conference on Computational Processing of {P}ortuguese ({PROPOR} 2026) - Vol. 2",
month = apr,
year = "2026",
address = "Salvador, Brazil",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/2026.propor-2.7/",
pages = "21--24",
ISBN = "979-8-89176-387-6",
abstract = "Este artigo tem como objetivo apresentar o sistema multimodal computacional, denominado NOAH, para apoiar o gerenciamento de riscos de desastres (GRD) nas cidades brasileiras, considerando a necessidade de troca de informa{\c{c}}{\~o}es e de comunica{\c{c}}{\~a}o estabelecida entre os agentes p{\'u}blicos de GRD e os membros da popula{\c{c}}{\~a}o em situa{\c{c}}{\~o}es de risco e desastre. Este sistema est{\'a} sendo desenvolvido atrav{\'e}s da aplica{\c{c}}{\~a}o da intelig{\^e}ncia artificial (IA), integrando o chatbot ao processamento de linguagem natural (PLN), reconhecimento de fala, classifica{\c{c}}{\~a}o de imagens e recupera{\c{c}}{\~a}o de informa{\c{c}}{\~o}es por gera{\c{c}}{\~a}o aumentada de recupera{\c{c}}{\~a}o (RAG). O sistema tem como foco a comunica{\c{c}}{\~a}o direta com a popula{\c{c}}{\~a}o via WhatsApp, permitindo a coleta de relatos em l{\'i}ngua portuguesa nos formatos de texto, {\'a}udio e imagem. A contribui{\c{c}}{\~a}o pr{\'a}tica do NOAH consiste na combina{\c{c}}{\~a}o de uma t{\'e}cnica de modelagem de t{\'o}picos (BERTopic) para classifica{\c{c}}{\~a}o textual, Whisper Small para transcri{\c{c}}{\~a}o de {\'a}udio e redes neurais convolucionais Resnet50 para an{\'a}lise visual do tipo de incidente. Essa abordagem viabiliza o desenvolvimento de ferramenta pr{\'a}tica e escal{\'a}vel para o apoio {\`a} tomada de decis{\~a}o dos {\'o}rg{\~a}os municipais de Prote{\c{c}}{\~a}o e Defesa Civil, que s{\~a}o respons{\'a}veis pelo GRD, contribuindo para uma resposta mais eficiente a situa{\c{c}}{\~o}es de emerg{\^e}ncia em localidades de l{\'i}ngua portuguesa."
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<abstract>Este artigo tem como objetivo apresentar o sistema multimodal computacional, denominado NOAH, para apoiar o gerenciamento de riscos de desastres (GRD) nas cidades brasileiras, considerando a necessidade de troca de informações e de comunicação estabelecida entre os agentes públicos de GRD e os membros da população em situações de risco e desastre. Este sistema está sendo desenvolvido através da aplicação da inteligência artificial (IA), integrando o chatbot ao processamento de linguagem natural (PLN), reconhecimento de fala, classificação de imagens e recuperação de informações por geração aumentada de recuperação (RAG). O sistema tem como foco a comunicação direta com a população via WhatsApp, permitindo a coleta de relatos em língua portuguesa nos formatos de texto, áudio e imagem. A contribuição prática do NOAH consiste na combinação de uma técnica de modelagem de tópicos (BERTopic) para classificação textual, Whisper Small para transcrição de áudio e redes neurais convolucionais Resnet50 para análise visual do tipo de incidente. Essa abordagem viabiliza o desenvolvimento de ferramenta prática e escalável para o apoio à tomada de decisão dos órgãos municipais de Proteção e Defesa Civil, que são responsáveis pelo GRD, contribuindo para uma resposta mais eficiente a situações de emergência em localidades de língua portuguesa.</abstract>
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%X Este artigo tem como objetivo apresentar o sistema multimodal computacional, denominado NOAH, para apoiar o gerenciamento de riscos de desastres (GRD) nas cidades brasileiras, considerando a necessidade de troca de informações e de comunicação estabelecida entre os agentes públicos de GRD e os membros da população em situações de risco e desastre. Este sistema está sendo desenvolvido através da aplicação da inteligência artificial (IA), integrando o chatbot ao processamento de linguagem natural (PLN), reconhecimento de fala, classificação de imagens e recuperação de informações por geração aumentada de recuperação (RAG). O sistema tem como foco a comunicação direta com a população via WhatsApp, permitindo a coleta de relatos em língua portuguesa nos formatos de texto, áudio e imagem. A contribuição prática do NOAH consiste na combinação de uma técnica de modelagem de tópicos (BERTopic) para classificação textual, Whisper Small para transcrição de áudio e redes neurais convolucionais Resnet50 para análise visual do tipo de incidente. Essa abordagem viabiliza o desenvolvimento de ferramenta prática e escalável para o apoio à tomada de decisão dos órgãos municipais de Proteção e Defesa Civil, que são responsáveis pelo GRD, contribuindo para uma resposta mais eficiente a situações de emergência em localidades de língua portuguesa.
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[Sistema Multimodal de Apoio ao Gerenciamento de Riscos de Desastres](https://aclanthology.org/2026.propor-2.7/) (Lucena et al., PROPOR 2026)
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- Hosana Iasmin Castro dos Santos Lucena, Gabriel Rocha dos Santos, Jady Lima da Silva, Ricardo José Matos de Carvalho, and Patrick Terrematte. 2026. Sistema Multimodal de Apoio ao Gerenciamento de Riscos de Desastres. In Proceedings of the 17th International Conference on Computational Processing of Portuguese (PROPOR 2026) - Vol. 2, pages 21–24, Salvador, Brazil. Association for Computational Linguistics.