{"id":12893,"date":"2026-10-06T16:12:23","date_gmt":"2026-10-06T19:12:23","guid":{"rendered":"https:\/\/nossaradio.net.br\/967\/?p=12893"},"modified":"2026-10-06T16:12:23","modified_gmt":"2026-10-06T19:12:23","slug":"ia-da-usp-pode-prever-trajetoria-de-tempestades-com-ate-30-minutos-de-antecedencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nossaradio.net.br\/967\/ia-da-usp-pode-prever-trajetoria-de-tempestades-com-ate-30-minutos-de-antecedencia\/","title":{"rendered":"IA da USP pode prever trajet\u00f3ria de tempestades com at\u00e9 30 minutos de anteced\u00eancia"},"content":{"rendered":"

Tecnologia analisa dados de radares meteorol\u00f3gicos e pode contribuir para sistemas de alerta e preven\u00e7\u00e3o de desastres<\/strong><\/p>\n

Pesquisadores da Universidade de S\u00e3o Paulo (USP)<\/strong> desenvolveram uma ferramenta baseada em intelig\u00eancia artificial capaz de prever a evolu\u00e7\u00e3o de tempestades com at\u00e9 30 minutos de anteced\u00eancia<\/strong>. A tecnologia pode ajudar a estimar o deslocamento dos temporais e antecipar mudan\u00e7as na \u00e1rea e na intensidade da chuva.<\/p>\n

Batizado de TITAN-LSTM<\/strong>, o sistema combina informa\u00e7\u00f5es obtidas por radares meteorol\u00f3gicos com uma rede neural artificial. A ferramenta analisa o comportamento das tempestades e calcula a prov\u00e1vel trajet\u00f3ria do sistema, permitindo estimar quais \u00e1reas poder\u00e3o ser atingidas pela chuva.<\/p>\n

Uma das caracter\u00edsticas da tecnologia \u00e9 a atualiza\u00e7\u00e3o dos dados a cada cinco minutos<\/strong>. Al\u00e9m disso, o sistema exige menos capacidade computacional do que modelos mais complexos, o que pode facilitar sua utiliza\u00e7\u00e3o em regi\u00f5es que j\u00e1 contam com radares meteorol\u00f3gicos.<\/p>\n

Tecnologia apresentou bons resultados nos testes<\/h3>\n

Durante os testes, os pesquisadores analisaram mais de 32 mil tempestades<\/strong>. Os resultados mostraram uma melhora na previs\u00e3o da \u00e1rea que poderia ser atingida pela chuva.<\/p>\n

Outro resultado observado foi a redu\u00e7\u00e3o de aproximadamente 70% nos chamados falsos alarmes<\/strong>, situa\u00e7\u00f5es em que um sistema indica a possibilidade de ocorr\u00eancia de um evento severo que acaba n\u00e3o se confirmando.<\/p>\n

A capacidade de antecipar a movimenta\u00e7\u00e3o das tempestades pode ser especialmente importante em situa\u00e7\u00f5es de chuva intensa, vendavais e outros fen\u00f4menos associados a temporais.<\/p>\n

Mais tempo para preven\u00e7\u00e3o<\/h3>\n

A expectativa dos pesquisadores \u00e9 que a tecnologia possa contribuir para o aprimoramento de sistemas de alerta meteorol\u00f3gico e preven\u00e7\u00e3o de desastres<\/strong>.<\/p>\n

Com alguns minutos adicionais de anteced\u00eancia, \u00f3rg\u00e3os como a Defesa Civil podem ter mais tempo para avaliar os riscos e adotar medidas preventivas. A popula\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m pode receber alertas e buscar locais mais seguros antes da chegada de condi\u00e7\u00f5es severas.<\/p>\n

Embora a ferramenta ainda esteja no campo da pesquisa e desenvolvimento, o avan\u00e7o demonstra como a combina\u00e7\u00e3o entre intelig\u00eancia artificial e dados meteorol\u00f3gicos<\/strong> pode ampliar a capacidade de monitoramento e previs\u00e3o de eventos extremos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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