Durante muito tempo, as previsões de inundações foram fundamentadas em medições do nível dos rios, registros históricos de chuvas e dados acumulados ao longo de anos, ou até mesmo décadas. Contudo, em várias regiões do mundo, a falta de informações completas ou a inexistência delas torna o alerta para enchentes um desafio.
Os especialistas acreditam que a solução para essa carência de dados pode estar na crescente presença da inteligência artificial (IA) em nosso cotidiano. Um estudo recente, realizado pela Universidade do Texas em Austin e publicado na revista Machine Learning: Earth, demonstra que, ao testar diversos sistemas de IA, um deles se destacou ao prever a vazão dos rios nos Estados Unidos com boa precisão.
Os modelos de IA analisados pela equipe pertencem à categoria de modelos fundamentais de séries temporais (TSFMs, na sigla em inglês). Eles são alimentados com vastas quantidades de dados globais para aprender padrões gerais, que posteriormente podem ser ajustados para tarefas específicas. Para a previsão de inundações, as informações fornecidas ao sistema incluíam dados sobre temperatura, consumo de energia, tráfego e níveis de rios dos EUA. A partir disso, as IAs analisaram como esses dados poderiam variar ao longo do tempo.
O desempenho das IAs foi comparado a um modelo alternativo, que utiliza apenas dados locais e é treinado especificamente para prever eventos em uma única área. Dentre as IAs avaliadas, a Sundial apresentou resultados semelhantes ao modelo individual, sendo capaz de prever o risco de inundações nos rios norte-americanos. Seu desempenho foi particularmente notável em bacias com padrões sazonais bem estabelecidos, como o aumento da vazão durante a primavera, quando ocorre o derretimento da neve.
Apesar dos avanços, o pesquisador destaca que a tecnologia ainda precisa se desenvolver para prever enchentes em regiões com sistemas fluviais mais complexos. “Este estudo indica um futuro onde previsões mais precisas se tornam viáveis, mesmo em áreas que foram negligenciadas durante décadas”, afirma Sun.
Além de auxiliar na previsão de inundações, o modelo pode ser valioso para o planejamento de períodos de seca e otimizar a gestão dos recursos hídricos de maneira mais eficaz.
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