{"id":2422,"date":"2021-02-28T20:02:42","date_gmt":"2021-02-28T09:02:42","guid":{"rendered":"https:\/\/wordpress.temp.irap-dev.org\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\/"},"modified":"2026-04-30T12:38:03","modified_gmt":"2026-04-30T02:38:03","slug":"irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/irap.org\/pt\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\/","title":{"rendered":"Depoimento de um volunt\u00e1rio do programa iRAP: Cresci dez vezes mais e fiz amigos do mundo todo."},"content":{"rendered":"

\u201cUma mudan\u00e7a incr\u00edvel acontece na sua vida quando voc\u00ea decide assumir o controle daquilo sobre o qual tem poder, em vez de ansiar por controlar o que n\u00e3o tem.<\/em>\u201d\u2014 Steve Maraboli<\/h2>\n

Rutuja Kawade, engenheira de aprendizado de m\u00e1quina na Omdena | IA para o bem social, reflete sobre medium.com<\/a> sobre sua experi\u00eancia trabalhando em Desafio iRAP Omdena<\/a> Nos \u00faltimos meses: da coleta de dados \u00e0 an\u00e1lise explorat\u00f3ria de dados (EDA), da rotulagem \u00e0 constru\u00e7\u00e3o de modelos sofisticados de aprendizado de m\u00e1quina para avaliar a seguran\u00e7a rodovi\u00e1ria (com alguns dos melhores cientistas de dados, engenheiros de dados e especialistas em aprendizado de m\u00e1quina do mundo):<\/strong><\/p>\n

O inovador Desafio iRAP Omdena<\/a> O projeto ocorreu ao longo de 8 semanas, a partir de novembro de 2020, e contou com a colabora\u00e7\u00e3o de mais de 50 engenheiros de IA e aprendizado de m\u00e1quina para encontrar uma solu\u00e7\u00e3o para a coleta e codifica\u00e7\u00e3o acelerada e inteligente de dados de atributos de estradas (AiRAP<\/a>) para salvar vidas.<\/p>\n

Como estudante de gradua\u00e7\u00e3o, conciliar os estudos com atividades extracurriculares sempre foi um desafio para mim. Sempre tentei aproveitar ao m\u00e1ximo meu tempo livre. Este per\u00edodo de confinamento n\u00e3o foi exce\u00e7\u00e3o. Desde aprender e explorar Machine Learning at\u00e9 ser selecionado como Engenheiro J\u00fanior de ML em um projeto de Vis\u00e3o Computacional na Omdena, e finalmente ser promovido a Engenheiro de Machine Learning em apenas dois meses, tudo isso foi extremamente not\u00e1vel.<\/p>\n

Salvando vidas juntos<\/strong>
Os \u00faltimos dois meses foram extremamente produtivos, colaborando em um projeto de seguran\u00e7a vi\u00e1ria com o lema "#salvandovidasjuntos" e trabalhando com alguns dos melhores engenheiros de aprendizado de m\u00e1quina do mundo. Estou muito feliz por ter conclu\u00eddo o projeto de IA para seguran\u00e7a vi\u00e1ria. Omdena<\/a> em colabora\u00e7\u00e3o com iRAP<\/a>. O projeto teve in\u00edcio em meados de novembro de 2020 com 50 agentes de mudan\u00e7a de todo o mundo. 50 agentes de mudan\u00e7a do projeto #AI, de 24 pa\u00edses (331 mulheres do %), se uniram para dar in\u00edcio ao Desafio de Seguran\u00e7a Vi\u00e1ria com o iRAP.<\/p>\n

O problema proposto era prevenir acidentes rodovi\u00e1rios e salvar vidas. O desafio em si me fascinou bastante, ent\u00e3o eu estava ansioso para come\u00e7ar.<\/p>\n

Nosso desafio era mapear o risco de acidentes em todas as estradas do mundo para cada tipo de usu\u00e1rio; identificar os fatores de projeto da infraestrutura, velocidade e volume que influenciam esse risco; e produzir dados regularmente para gerar visibilidade, responsabiliza\u00e7\u00e3o, a\u00e7\u00e3o e monitoramento de desempenho.<\/p>\n

\"Lidar<\/p>\n

Imagem LiDAR da estrada (Fonte: Conjunto de dados TomTom)<\/em><\/p>\n

O projeto focou na an\u00e1lise de dados e suas possibilidades, extra\u00e7\u00e3o de caracter\u00edsticas de estradas a partir de dados existentes, produzindo Mapas de risco<\/a> dos acidentes hist\u00f3ricos, acidentes ocorridos para cada usu\u00e1rio da via, mapear o desempenho de seguran\u00e7a e lidar com Classifica\u00e7\u00e3o por estrelas<\/a> Conforme os padr\u00f5es iRAP. Meu trabalho envolveu a constru\u00e7\u00e3o de modelos de detec\u00e7\u00e3o de objetos com YOLO v3, OpenCV, ResNet e COCO.<\/p>\n

Da coleta de dados \u00e0 rotulagem<\/strong>
Tive que lidar com a precis\u00e3o de cada uma delas e como poder\u00edamos otimiz\u00e1-las para que se ajustassem corretamente aos nossos dados. Tamb\u00e9m trabalhei com imagens panor\u00e2micas do TomTom<\/a> O conjunto de dados TomTom Historical Traffic Stats \u00e9 um produto de autoatendimento que analisa dados hist\u00f3ricos de localiza\u00e7\u00e3o e fornece informa\u00e7\u00f5es sobre o tr\u00e1fego, como velocidade, tempo de viagem e tamanho da amostra na rede vi\u00e1ria. Basicamente, ele cont\u00e9m todas as imagens reais de estradas e tr\u00e1fego.<\/p>\n

Uma das imagens est\u00e1 adicionada aqui. Escolhemos este conjunto de dados porque ele continha imagens LiDAR (Detec\u00e7\u00e3o e Alcance por Luz), bem como imagens panor\u00e2micas, o que nos ajudou a analisar as caracter\u00edsticas da estrada e a nos familiarizarmos com os diversos aspectos da via que o padr\u00e3o iRAP leva em considera\u00e7\u00e3o. O conjunto de dados da TomTom n\u00e3o estava rotulado e nossa equipe o rotulou de acordo com os padr\u00f5es iRAP, com cerca de 3.964 imagens (10,9 GB). Ele inclu\u00eda imagens panor\u00e2micas para ESP (Imagens de Estradas da Espanha) e MEX (Imagens de Estradas do M\u00e9xico).<\/p>\n

 <\/p>\n

\"Panoramic<\/p>\n

Imagem panor\u00e2mica (Fonte: Conjunto de dados TomTom)<\/em><\/p>\n

O primeiro e principal desafio com os dados da TomTom para mim foi lidar com o grande volume de dados usando o Amazon S3, algo que eu nunca tinha feito antes. Recebi um bom suporte da comunidade sempre que me deparava com algum problema desse tipo. O melhor de tudo foi que alguns dos outros colaboradores estavam ativos no Slack a qualquer hora do dia e eu podia entrar em contato com eles.<\/p>\n

Eu e a equipe anotamos as imagens manualmente, utilizando uma ferramenta de rotulagem (labelImg). Conclu\u00edmos a anota\u00e7\u00e3o de quase 2 mil imagens capturadas pelo TomTom. Al\u00e9m disso, tive a oportunidade de trabalhar no pipeline do projeto usando o Spell ML.<\/p>\n

O Spell ML \u00e9 uma plataforma para construir e gerenciar projetos de aprendizado de m\u00e1quina. Geralmente, \u00e9 usado para o processamento em pipeline de projetos de aprendizado de m\u00e1quina. Nossa equipe utilizou esse software para integrar o trabalho de cada indiv\u00edduo ou pequeno grupo ao produto final.<\/p>\n

\"Labelling<\/p>\n

Rotulagem de imagens panor\u00e2micas usando o software LabelImg<\/em><\/p>\n

A comunidade, a ajuda e as chamadas da Sprint<\/strong>
Tamb\u00e9m realizamos alguns sprints de c\u00f3digo e sprints de dados, nos quais todos os colaboradores que trabalhavam na mesma parte participavam de uma sess\u00e3o interativa para tirar d\u00favidas, ajudar uns aos outros e, de fato, construir uma comunidade.<\/p>\n

Gostaria de mencionar especialmente o sprint de anota\u00e7\u00e3o, onde todos os colaboradores envolvidos nesta tarefa se reuniram e discutiram a rotulagem e o software utilizado para anotar as imagens. Dividimos as imagens entre n\u00f3s e continuamos a anot\u00e1-las. Este sprint durou cerca de 8 a 10 horas, com todos podendo entrar e sair conforme seu fuso hor\u00e1rio. Tamb\u00e9m tivemos v\u00e1rias outras reuni\u00f5es onde todos compartilharam o andamento do trabalho, suas d\u00favidas e dificuldades encontradas em algum momento, e se ajudaram mutuamente com todo o conhecimento que possu\u00edam.<\/p>\n

Como bem disse Helen Keller: <\/strong>\u201cSozinhos, podemos fazer t\u00e3o pouco; juntos, podemos fazer muito.\u201d<\/strong><\/h2>\n

Tive uma \u00f3tima experi\u00eancia de aprendizado e trabalho com todos os incr\u00edveis agentes de mudan\u00e7a que se empenharam ao m\u00e1ximo para que isso acontecesse. Al\u00e9m das minhas habilidades t\u00e9cnicas, aprimorei muito minhas habilidades de comunica\u00e7\u00e3o. Conheci muitos cientistas de dados novos e extraordin\u00e1rios ao redor do mundo, e acredito sinceramente que fazer amigos trabalhando juntos \u00e9 uma grande conquista para mim.<\/p>\n

A comunidade Omdena foi a melhor coisa que eu poderia ter desejado. Pude me comunicar com muitos agentes de mudan\u00e7a, onde aprendi e explorei diferentes coisas que n\u00e3o teriam sido poss\u00edveis sem o apoio da comunidade. Aprender com a experi\u00eancia e o conhecimento uns dos outros \u00e9 o fator mais crucial na constru\u00e7\u00e3o de uma equipe. O melhor de tudo foi que todos os colaboradores compartilharam suas experi\u00eancias e conhecimentos de forma muito firme e positiva sobre qualquer tarefa espec\u00edfica. O projeto reuniu pessoas muito diversas de diferentes regi\u00f5es do mundo, mas todas unidas como uma equipe.<\/p>\n

\"vote<\/p>\n

Concluindo, eu diria que gostei muito de fazer parte desta equipe e entendi que a constru\u00e7\u00e3o de comunidade \u00e9 t\u00e3o importante quanto o aprendizado t\u00e9cnico para que o trabalho em equipe seja bem-sucedido!<\/p>\n

#comunidade #aiforgood #Roadsafety #computervision #savinglivestogether #3starsorbetter<\/strong><\/h2>\n

 <\/p>\n

Nossos sinceros agradecimentos a Rutuja e \u00e0 equipe do Desafio iRAP Omdena! Junte-se a n\u00f3s em futuros projetos Omdena! aqui.<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

\u201cIncredible change happens in your life when you decide to take control of what you have power over instead of craving control over what you don\u2019t.\u201d \u2014 Steve Maraboli Rutuja Kawade, an ML Engineer at Omdena | AI for Social Good reflects to medium.com on her experience working on the iRAP Omdena Challenge in recent […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":2423,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[28,266],"tags":[267,146,147,268,148,269],"class_list":["post-2422","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-global-news","category-airap","tag-ai","tag-ai-rap","tag-airap","tag-machine-learning","tag-omdena","tag-volunteer"],"acf":[],"yoast_head":"\niRAP volunteer reflects: I grew 10X while making friends from around the world - iRAP<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/irap.org\/pt\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"iRAP volunteer reflects: I grew 10X while making friends from around the world\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"\u201cIncredible change happens in your life when you decide to take control of what you have power over instead of craving control over what you don\u2019t.\u201d \u2014 Steve Maraboli Rutuja Kawade, an ML Engineer at Omdena | AI for Social Good reflects to medium.com on her experience working on the iRAP Omdena Challenge in recent […]\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/irap.org\/pt\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"iRAP\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/iRAPfb\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2021-02-28T09:02:42+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-04-30T02:38:03+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/irap.org\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/omdena-rutuja-e1614545606798.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"671\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"385\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"briarlea\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:creator\" content=\"@irapsavinglives\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@irapsavinglives\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Escrito por\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"briarlea\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. tempo de leitura\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"5 minutos\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"briarlea\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/429a8bec6b8bfe05b66f14ce87ab8f0f\"},\"headline\":\"iRAP volunteer reflects: I grew 10X while making friends from around the world\",\"datePublished\":\"2021-02-28T09:02:42+00:00\",\"dateModified\":\"2026-04-30T02:38:03+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\\\/\"},\"wordCount\":1100,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/04\\\/omdena-rutuja-e1614545606798.png\",\"keywords\":[\"AI\",\"Ai-RAP\",\"AiRAP\",\"machine learning\",\"Omdena\",\"Volunteer\"],\"articleSection\":[\"Global News\",\"AiRAP\"],\"inLanguage\":\"pt-BR\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/irap.org\\\/irap-volunteer-reflects-i-grew-10x-while-making-friends-from-around-the-world\\\/\",\"name\":\"iRAP volunteer reflects: I grew 10X while making friends from around the world - 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