Estudo indica que inteligência artificial pode ampliar previsão de inundações
Um estudo publicado nesta sexta-feira, 20, indica que modelos de inteligência artificial podem ajudar a prever a vazão de rios e ampliar a capacidade de alerta para inundações, sobretudo em regiões com poucos dados hidrológicos disponíveis. A pesquisa foi conduzida por cientistas da Universidade do Texas em Austin e da Hydrotify LLC e publicada na revista Machine Learning: Earth.
Segundo os pesquisadores, a dificuldade de prever enchentes ainda é maior em áreas onde faltam medições contínuas de rios, registros históricos e redes de monitoramento estruturadas. Nesse cenário, a equipe testou modelos conhecidos como time-series foundation models, treinados com grandes volumes de dados temporais de diferentes áreas, como clima, energia e transporte.
Os testes foram feitos com dados de mais de 500 bacias hidrográficas nos Estados Unidos. Entre os sistemas avaliados, o modelo chamado Sundial apresentou desempenho próximo ao de um modelo LSTM treinado especificamente com décadas de registros de vazão dos rios.
De acordo com o estudo, os melhores resultados apareceram em bacias com comportamento sazonal mais definido, como aquelas influenciadas pelo derretimento de neve. A avaliação dos autores é que esse tipo de ferramenta pode reforçar não apenas a prevenção de enchentes, mas também o planejamento para secas e a gestão de recursos hídricos.
Um dos autores do trabalho, Alexander Sun, afirmou que muitas regiões ainda não dispõem de séries históricas longas o suficiente para sustentar os métodos tradicionais de previsão. Na avaliação dele, novas ferramentas de IA podem ajudar a preencher essa lacuna e ampliar o acesso a previsões baseadas em dados. O pesquisador pondera, no entanto, que a tecnologia ainda precisa evoluir para responder melhor em sistemas fluviais mais complexos.
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