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Pesquisadores da USP (Universidade de São Paulo) criaram um sistema baseado em inteligência artificial capaz de apontar o trajeto, o tamanho e a força de uma tempestade para os 30 minutos seguintes, com atualizações feitas a cada cinco minutos. Chamada de TITAN-LSTM, a ferramenta funciona em notebooks comuns e dispensa o uso de supercomputadores caros para calcular o comportamento das nuvens de chuva.
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Pesquisadores da USP
O projeto foi conduzido por Andrea Salome Viteri López durante pós-doutorado no Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG-USP), com financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). O professor Carlos Augusto Morales Rodriguez também assina o estudo, que teve os resultados publicados no periódico Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation.
Como duas tecnologias operam juntas
O método une dois tipos de programas de computador em uma única estrutura. O primeiro componente é o TITAN, sigla em inglês para um algoritmo dos anos 1990 que identifica tempestades em telas de radar meteorológico e calcula dados como área de cobertura, velocidade e direção do vento.
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O segundo elemento é a rede neural LSTM (memória de longo e curto prazo), uma inteligência artificial desenvolvida para registrar sequências de acontecimentos em ordem cronológica. Em vez de obrigar o computador a analisar imagens pesadas e contínuas de satélites ou radares, o TITAN primeiro traduz as nuvens em listas de dados numéricos (tamanho, volume de água acumulada e velocidade). Em seguida, a rede neural recebe esses números e calcula como o temporal deve mudar nos minutos seguintes.
Diferente de objetos sólidos, tempestades mudam de formato, aumentam de tamanho e perdem força enquanto se deslocam pelo mapa. A inteligência artificial utiliza um sistema de portas digitais para descartar dados antigos que já não fazem diferença e manter gravadas apenas as informações úteis da evolução recente da chuva. Os testes apontaram que, quanto maior o histórico recente fornecido à máquina, mais exato se torna o cálculo do trajeto.
Banco de dados com 32 mil temporais em São Paulo
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Para ensinar o modelo a identificar padrões de comportamento de chuva, os cientistas utilizaram o histórico do radar meteorológico de Ponte Nova, localizado em Biritiba Mirim, na Região Metropolitana de São Paulo. O aparelho faz varreduras em um raio de 120 quilômetros a cada cinco minutos.
Entre os anos de 2016 e 2019, o equipamento registrou mais de 32 mil tempestades. Os pesquisadores filtraram ocorrências que duraram mais de 20 minutos e que mantiveram formato único, sem se misturar com outras formações. Restaram 439 tempestades com ciclo de vida completo documentado: 307 serviram para treinar o programa e 132 foram separadas para os testes práticos de validação.
A análise desse material mostrou que 70% das pancadas de chuva aconteceram entre novembro e março, e cerca de 83% duraram de 20 a 40 minutos. As nuvens mais curtas alcançavam seu tamanho máximo aos 15 minutos, enquanto temporais com mais de uma hora de duração atingiam o pico perto dos 45 minutos.
Nos testes iniciais, o índice de acerto na previsão da área de chuva subiu de 0,2 no modelo tradicional para 0,7 na nova ferramenta, enquanto os alarmes falsos de tempestade caíram quase 70%. A margem de erro na medição da quantidade de água ficou entre 3 e 4 milímetros por hora para uma projeção de até 30 minutos à frente.
Uso prático em computadores simples e alertas urbanos
Uma das características centrais da nova tecnologia é o baixo consumo de capacidade de processamento. O treinamento completo com centenas de tempestades levou apenas 20 minutos em um computador convencional, utilizando a linguagem de programação Python.
Por não depender de equipamentos industriais ou centros de dados de grande porte, o software pode ser instalado em notebooks das equipes de campo da Defesa Civil e centros de controle de tráfego. O conhecimento antecipado de onde vai chover nos dez ou quinze minutos seguintes permite acionar sirenes, fechar vias com histórico de alagamentos e retirar moradores de encostas de risco.
Os dados detalhados de deslocamento também podem alimentar modelos de rios e córregos em tempo real, calculando a subida das águas de bacias hidrográficas antes da chegada da enxurrada.
A equipe da USP trabalha agora na segunda fase do projeto, voltada a ensinar a inteligência artificial a calcular tempestades complexas, que se dividem em vários blocos ou se fundem com outras massas de ar durante o deslocamento. A intenção é disponibilizar o programa para conexão direta com outros radares meteorológicos instalados pelo país.
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