IA melhora previsões de tempestades sem supercomputador

Uma ferramenta de IA desenvolvida na Universidade de São Paulo, no Brasil, melhorou a previsão de tempestades a curto prazo em testes, reduzindo os falsos alarmes em quase 70% face a um método tradicional. Denominada TITAN-LSTM, prevê a trajetória de uma tempestade, a área abrangida pela chuva e a intensidade da precipitação com até 30 minutos de antecedência, com atualizações a cada cinco minutos.

A ferramenta combina software consolidado de acompanhamento por radar com IA que aprende como as tempestades evoluem ao longo do tempo. Em vez de processar imagens de radar completas, trabalha com descrições numéricas de cada tempestade, como a dimensão, a velocidade e a intensidade da precipitação. Esta menor carga computacional permite-lhe funcionar num computador portátil comum.

Os investigadores utilizaram observações de radar recolhidas perto de São Paulo entre 2016 e 2019. De mais de 32 000 tempestades acompanhadas, selecionaram 439 cuja evolução completa pôde ser seguida, utilizando 307 para treinar a IA e reservando 132 para os testes. Os resultados foram publicados no Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation.

Existem limitações importantes: atualmente, a ferramenta apenas processa tempestades que não se fundem com outras nem se dividem, e a incerteza aumenta à medida que o horizonte da previsão se alarga. A equipa está agora a trabalhar em tempestades mais complexas e espera adaptar o sistema a outros radares, com o objetivo de fornecer previsões às entidades responsáveis pelos alertas de catástrofes.