Sistema TITAN-LSTM combina dados de radares meteorológicos e inteligência artificial para atualizar a previsão da chuva a cada cinco minutos e pode funcionar em notebooks convencionais.
Uma nova ferramenta de inteligência artificial desenvolvida por pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) promete ampliar a capacidade de prever, em curtíssimo prazo, a trajetória e a intensidade de tempestades. Batizado de TITAN-LSTM, o sistema combina dados de radares meteorológicos com uma rede neural para estimar como uma tempestade deverá evoluir nos próximos 30 minutos.
- Sistema TITAN-LSTM combina dados de radares meteorológicos e inteligência artificial para atualizar a previsão da chuva a cada cinco minutos e pode funcionar em notebooks convencionais.
- Como funciona o TITAN-LSTM
- Mais de 32 mil tempestades foram analisadas
- Tecnologia pode ajudar a Defesa Civil
- Próxima etapa envolve tempestades mais complexas
O método atualiza as informações a cada cinco minutos e foi desenvolvido para ter baixo custo computacional. Segundo os pesquisadores, isso permite que o software seja executado em computadores convencionais, sem a necessidade de supercomputadores.
O estudo foi realizado por Andrea Salome Viteri López, pós-doutoranda do Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG-USP), com apoio da Fapesp. O trabalho também contou com a participação do professor Carlos Augusto Morales Rodriguez e foi publicado no Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation.
Como funciona o TITAN-LSTM
A tecnologia combina duas ferramentas diferentes. O TITAN, algoritmo desenvolvido originalmente nos anos 1990, identifica e acompanha tempestades por meio de dados de radar. Ele calcula características como área, intensidade, direção e velocidade de deslocamento.
Já a LSTM, um tipo de rede neural, utiliza o histórico dessas informações para estimar como a tempestade deverá se comportar nos minutos seguintes.
Na prática, o TITAN identifica onde está a tempestade e como ela está se movimentando. A inteligência artificial analisa a sequência de informações para prever se o sistema deverá crescer, diminuir, ganhar intensidade, perder força ou mudar de forma.
Essa abordagem procura superar uma limitação dos métodos tradicionais, que conseguem acompanhar o deslocamento das tempestades, mas têm mais dificuldade para prever suas transformações.
Mais de 32 mil tempestades foram analisadas
Para desenvolver e testar a ferramenta, os pesquisadores utilizaram dados coletados entre 2016 e 2019 por um radar meteorológico instalado na barragem de Ponte Nova, em Biritiba Mirim, na Região Metropolitana de São Paulo.
O equipamento realiza uma nova varredura a cada cinco minutos. O estudo considerou uma área de até 120 quilômetros ao redor do radar.
Mais de 32 mil tempestades foram inicialmente analisadas. Após critérios de seleção, foram escolhidos 439 eventos que poderiam ser acompanhados durante todo o seu ciclo de vida. Desse total, 307 foram utilizados no treinamento da rede neural e 132 ficaram reservados para os testes.
Os resultados indicaram melhora significativa em relação ao método tradicional para prever a área ocupada pela chuva nos primeiros minutos. O índice de acerto passou de aproximadamente 0,2 para 0,7, enquanto os falsos alarmes foram reduzidos em quase 70%, segundo os pesquisadores.
A precisão diminui conforme aumenta o tempo da previsão. O erro estimado na 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 a Defesa Civil
Uma das principais possibilidades de aplicação está na prevenção de alagamentos e inundações.
Com informações sobre a direção, velocidade, área e intensidade de uma tempestade, sistemas de monitoramento poderiam identificar com maior antecedência quais regiões estão sob risco e auxiliar órgãos públicos na tomada de decisões.
A tecnologia também pode fornecer dados para modelos hidrológicos, contribuindo para estimativas sobre o aumento da vazão de rios e o risco de inundações em determinadas bacias.
Outro diferencial é o baixo custo computacional. O treinamento realizado no estudo, com 439 tempestades, levou cerca de 20 minutos em um computador convencional utilizando Python.
Segundo os pesquisadores, o software pode ser instalado em notebooks e adaptado para diferentes radares, desde que sejam consideradas as características de cada equipamento.
Próxima etapa envolve tempestades mais complexas
Nesta primeira fase, o TITAN-LSTM foi desenvolvido para acompanhar tempestades que permanecem como um único sistema durante seu ciclo de vida. Eventos em que tempestades se fundem ou se dividem em diferentes células ainda não fazem parte da versão inicial.
Os pesquisadores já trabalham, porém, com essas chamadas tempestades complexas.
A expectativa é que a ferramenta possa futuramente ser adaptada a outros radares meteorológicos e utilizada por sistemas de alerta e prevenção de desastres em diferentes regiões do Brasil.
Fonte: Agência SP
