28/04/2025

IMPA apresenta IA para previsão de chuvas em escala global

Após desenvolver modelos de inteligência artificial para aprimorar a previsão de chuvas na cidade do Rio de Janeiro, o IMPA apresentou um projeto similar com potencial para alcance global nesta segunda-feira (28), na conferência Climate Informatics 2025, na Fundação Getúlio Vargas (FGV), no Rio.

Conduzido pelo Centro Pi (Centro Projetos e Inovação IMPA), o novo modelo será apresentado na palestra “Precipitation nowcasting of satellite data using physically conditioned neural networks”. O trabalho utiliza exclusivamente dados de satélite para estimar o volume de chuva em curtos períodos de tempo. Sua vantagem é beneficiar regiões desprovidas de cobertura de radares meteorológicos.

“Essa nova versão, voltada somente para dados de satélite, amplia significativamente o alcance da tecnologia. Ela pode por exemplo ser aplicada em regiões do Sul Global onde não há infraestrutura de radar, em partes da África, da Oceania, e de áreas remotas do Brasil”, explica Leonardo Voltarelli, doutorando do IMPA que integra as pesquisas realizadas pelo Centro Pi.

O projeto é uma continuidade do realizado em parceria com a Prefeitura do Rio – que recebeu, no ano passado, um conjunto de modelos baseados em aprendizado de máquina, treinados com dados locais. A ferramenta permite prever a evolução de imagens de radar e satélite, oferecendo uma ferramenta valiosa para a gestão de riscos climáticos urbanos. Neste caso, os modelos permitem realizar previsões a cada 10 minutos para áreas de 5km x 5km, com até três horas de antecedência.

A participação do IMPA na Climate Informatics destaca o protagonismo da ciência brasileira em temas estratégicos, como clima, sustentabilidade e inovação tecnológica. “Estar presente em um evento desse porte, com um projeto pensado no Rio de Janeiro e com potencial de impacto global, mostra a importância e o potencial de integrar ciência de ponta com as demandas da sociedade”, concluiu Voltarelli.

O pesquisador do IMPA Paulo Orenstein também participou do evento. No painel sobre Colaborações Regionais, ele abordou trabalhos na área de previsão de curtíssimo prazo – 30 minutos a 3 horas, e médio prazo – de 2 a 6 semanas, ambas com foco em regiões com poucos dados e que poderiam se beneficiar de melhores previsões para áreas como agricultura, energia, alocação de recursos hídricos e preparação para desastres naturais.