Uma I.A. desenvolvida na USP consegue prever a rota, a área e a intensidade de tempestades nos próximos 30 minutos.
A tecnologia atualiza os dados a cada cinco minutos e teve desempenho superior ao método tradicional nos primeiros minutos.
O sistema pode ajudar a Defesa Civil a identificar áreas de risco e antecipar alagamentos e inundações.
Foto: unsplash
IA desenvolvida na USP consegue prever rota e intensidade em até 30 minutos
Uma ferramenta de inteligência artificial (I.A) desenvolvida na Universidade de São Paulo (USP) consegue prever a rota, a área e a intensidade de tempestades nos próximos 30 minutos. Chamada TITAN-LSTM, a tecnologia combina dados de radares meteorológicos com uma rede neural para acompanhar a evolução das chuvas e atualizar as previsões a cada cinco minutos.
Segundo a Agência SP, o sistema tem baixo custo computacional. Os pesquisadores conseguiram executar a ferramenta em um computador convencional, sem a necessidade de supercomputadores. Além disso, a característica pode facilitar a adaptação da tecnologia para outras regiões que já possuem cobertura de radares meteorológicos.
O TITAN-LSTM reúne duas tecnologias com funções diferentes. O TITAN, um algoritmo desenvolvido nos anos 1990, identifica e acompanha tempestades a partir dos dados do radar. Com isso, calcula características como área, intensidade, direção e velocidade de propagação.
Já a rede neural LSTM, sigla em inglês para memória de longo e curto prazo, analisa a evolução dessas informações ao longo do tempo. Dessa forma, a partir do histórico recente, o sistema estima como a tempestade deverá se comportar nos minutos seguintes.
Em vez de entregar à inteligência artificial imagens completas do radar, o método transforma cada tempestade em uma sequência de informações numéricas.
Entre os dados estão a área ocupada pela chuva, o volume de precipitação, as intensidades média e máxima, as dimensões do sistema, além da direção e da velocidade de deslocamento. Dessa forma, a I.A consegue considerar não apenas a situação atual, mas também as mudanças registradas nos minutos anteriores.
Testes analisaram mais de 32 mil tempestades
Para desenvolver a ferramenta, os pesquisadores utilizaram dados coletados entre 2016 e 2019 pelo radar meteorológico instalado na barragem de Ponte Nova, em Biritiba Mirim, na Região Metropolitana de São Paulo. Além disso, o equipamento faz uma nova varredura a cada cinco minutos. No estudo, os pesquisadores consideraram uma área de 120 quilômetros de raio ao redor do radar.
Inicialmente, mais de 32 mil tempestades foram analisadas. Depois, a equipe selecionou apenas eventos que duraram mais de 20 minutos e não se fundiram com outras tempestades. Ao final, restaram 439 casos. Além disso, desse total, 307 tempestades foram usadas para treinar a rede neural e outras 132 serviram para testar a capacidade de previsão do sistema.
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Os testes mostraram que o TITAN-LSTM apresentou desempenho mais de três vezes superior ao método tradicional na previsão da área exata da chuva logo no início da análise. O índice de acerto passou de 0,2 para aproximadamente 0,7 nos primeiros minutos, enquanto os falsos alarmes caíram quase 70%.
A precisão diminui conforme aumenta o tempo da previsão. O erro na estimativa da intensidade da chuva ficou em torno de 3 milímetros por hora para cinco minutos de antecedência e chegou a aproximadamente 3 a 4 milímetros por hora aos 30 minutos.
Tecnologia pode ajudar na prevenção de desastres
Além disso, a previsão de curtíssimo prazo pode ser utilizada em sistemas de alerta e prevenção de desastres. Ao saber para onde uma tempestade está se deslocando, qual área deverá atingir e qual intensidade poderá apresentar, órgãos como a Defesa Civil podem avaliar quais regiões correm risco.
Dessa forma, essas informações podem contribuir para decisões como interditar vias ou retirar pessoas de áreas vulneráveis. Além disso, os dados também podem alimentar modelos hidrológicos usados para estimar o risco de aumento rápido da vazão de rios, alagamentos e inundações.
Outro diferencial está no processamento. Além disso, o treinamento da configuração utilizada no estudo, com as 439 tempestades selecionadas, levou cerca de 20 minutos em um computador convencional.
O TITAN-LSTM ainda trabalha com tempestades que podem ser acompanhadas como um único sistema. Agora, os pesquisadores desenvolvem uma versão capaz de lidar com fenômenos mais complexos, que podem se dividir ou se fundir com outras tempestades.
A expectativa é adaptar a ferramenta de I.A para outros radares e, futuramente, permitir seu uso por órgãos responsáveis por alertas e prevenção de desastres em diferentes regiões do Brasil. O estudo recebeu apoio da Fapesp.
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