Uma ferramenta de inteligência artificial desenvolvida por pesquisadores do Instituto de Matemática Pura e Aplicada promete ampliar a capacidade de previsão de chuvas intensas de curto prazo e fortalecer ações preventivas diante de eventos climáticos extremos.
Batizado de Tupann, o sistema utiliza imagens de satélite e modelos matemáticos avançados para antecipar mudanças no comportamento das precipitações com até três horas de antecedência.
A tecnologia foi criada especialmente para atender regiões que possuem pouca ou nenhuma cobertura de radares meteorológicos terrestres, permitindo maior alcance das previsões em áreas consideradas vulneráveis a enchentes, deslizamentos e tempestades severas.
O período de antecedência é visto como estratégico para que autoridades e equipes de emergência possam agir de forma mais rápida em situações de risco.
O modelo já passou por testes em cidades brasileiras como Rio de Janeiro e Manaus, além de experiências internacionais em La Paz, Toronto e Miami.
Segundo o doutorando Leonardo Voltarelli, integrante da equipe responsável pelo projeto, o funcionamento do sistema se assemelha à previsão de cenas futuras em um vídeo.
A inteligência artificial analisa sequências anteriores de imagens meteorológicas e aprende padrões de movimentação das formações de chuva para estimar como o fenômeno deverá evoluir nas horas seguintes.
De acordo com o pesquisador, o Tupann foi treinado a partir da observação de inúmeros eventos climáticos, permitindo que o modelo identificasse comportamentos recorrentes das precipitações e produzisse previsões automáticas com boa taxa de precisão.
Os pesquisadores afirmam ainda que a ferramenta pode acelerar o trabalho realizado atualmente por meteorologistas, funcionando como apoio técnico na análise de cenários críticos e contribuindo para decisões mais rápidas em situações de emergência climática.
Atualmente, o sistema já auxilia operações de previsão meteorológica no Rio de Janeiro. As próximas etapas do projeto incluem a ampliação dos testes para países da Ásia e da África, além do desenvolvimento de modelos capazes de aumentar o período de previsão para além das três horas atuais.
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