Uma ferramenta desenvolvida na Universidade de São Paulo (USP) utiliza inteligência artificial e informações de radares meteorológicos para acompanhar e prever a evolução de tempestades em intervalos de cinco minutos. Batizado de TITAN-LSTM, o sistema consegue estimar características como trajetória, área e intensidade da chuva para os 30 minutos seguintes sem exigir o uso de supercomputadores.

O trabalho foi desenvolvido com apoio da FAPESP pela pesquisadora Andrea Salome Viteri López, do Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas da USP (IAG-USP), e contou com participação do professor Carlos Augusto Morales Rodriguez. Os resultados foram publicados no Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation.

A tecnologia combina o TITAN, algoritmo utilizado para identificar e rastrear tempestades por meio de radares, com uma rede neural do tipo LSTM. Enquanto o primeiro sistema reúne informações sobre localização, direção, velocidade, área e intensidade da chuva, a inteligência artificial analisa o histórico recente para estimar como essas características deverão evoluir.

Para desenvolver 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. Inicialmente, mais de 32 mil tempestades foram rastreadas. Após critérios de seleção, 439 eventos foram utilizados no estudo, sendo 307 para treinamento da rede neural e 132 para os testes.

Nos primeiros minutos de previsão, o índice de acerto para estimar a área da chuva passou de 0,2 no método tradicional para aproximadamente 0,7 com a abordagem híbrida. Os falsos alarmes também foram reduzidos em quase 70%. Na previsão da intensidade, o erro ficou próximo de 3 milímetros por hora para cinco minutos de antecedência e entre 3 e 4 milímetros por hora para previsões de até 30 minutos.

Uma das vantagens do TITAN-LSTM é o baixo custo computacional. O treinamento da configuração utilizada na pesquisa levou cerca de 20 minutos em um computador convencional, e o software pode ser executado em notebooks, desde que seja adaptado às especificações do radar utilizado.

A tecnologia poderá futuramente fornecer informações para sistemas de alerta de inundações e auxiliar a Defesa Civil na tomada de decisões, como identificar regiões que poderão ser atingidas por chuvas intensas, interditar vias ou retirar moradores de áreas de risco. Os pesquisadores agora trabalham para ampliar o sistema para tempestades mais complexas, que podem se unir a outras ou se dividir durante sua evolução.

Com informações da Universidade de São Paulo (USP), da FAPESP e do estudo publicado no Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation.

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