Pesquisa pode detectar secas-relâmpago com IA

Imagem: Bolsista Humberto Barbosa (Arquivo pessoal)

Humberto Barbosa é graduado em Meteorologia pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), mestre em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e doutor em Water and Environmental Science (Água do Solo e Ciência Ambiental) pela Universidade do Arizona, nos Estado Unidos. Foi professor visitante em universidades da China e realizou o pós-doutorados na Universidade de Cologne, na Alemanha, e em Bergen, na Noruega. Em 2007, fundou o Laboratório de Análise e Processamento de Imagens de Satélites (Lapis) na Universidade Federal de Alagoas, onde é professor. Como bolsista CAPES, pesquisou sobre a detecção de seca repentina na Região Nordeste do Brasil com base em Inteligência Artificial (IA). 

Sobre o que é a sua pesquisa?
O Laboratório Lapis tem se dedicado a desenvolver a ciência do monitoramento de secas no Brasil. No contexto da mudança climática, tornaram-se comuns as chamadas secas-relâmpago. "Seca-relâmpago" (do inglês, flash drought) é um extremo climático de curta duração e forte intensidade, geralmente associado às altas temperaturas. Trata-se de uma nova tipologia de seca, decorrente da mudança climática, que causa grandes impactos ambientais e prejuízos socioeconômicos. Os primeiros estudos sobre o problema no Brasil e na América Latina também foram publicados pelo Laboratório Lapis, desde o ano passado.

Com base em Inteligência Artificial, mais precisamente em deep learning (ou aprendizado profundo), recentemente, desenvolvemos um modelo computacional para detectar secas-relâmpago. É um importante avanço para ajudar a prever o que pode acontecer no Brasil, nas próximas décadas.

O aprendizado profundo é um avanço na pesquisa tradicional de aprendizado de máquina (machine learning), projetado para permitir que o computador aprenda as características de um grande conjunto de dados, a partir de um conjunto de dados de amostra. Depois do treinamento com dados da amostra, a classificação é feita de forma abrangente, para todo o universo dos dados.

Recentemente você publicou, com dois co-autores, um artigo na Atmosphere, publicação do Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), organização baseada na Suíça, pioneira em divulgação de informações científicas de acesso aberto.

Recentemente você publicou, com dois co-autores, um artigo na Atmosphere, publicação do Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI), organização baseada na Suíça, pioneira em divulgação de informações científicas de acesso aberto. Qual a essência do artigo?
O artigo mostra o mapa criado com IA, que prevê as secas-relâmpago no Brasil até 2050. Os modelos climáticos convencionais não conseguem prever secas-relâmpago, principalmente em razão da sua curta duração. Por isso, estamos usando Inteligência Artificial para detectar esse tipo de extremo climático, o que representa um avanço muito importante para a área. A íntegra pode ser lida no link https://www.mdpi.com/2073-4433/15/7/761

No estudo, foram identificados primeiro os eventos extremos de secas-relâmpago na região, no período 2010-2022. Em seguida, foi utilizada como amostra um conjunto de índices ​​ambientais e hidroclimáticos, baseados em dados de satélites, referentes à grande seca de 2012 no Semiárido brasileiro. Esses dados foram usados para treinamento da máquina, para desenvolver e validar o modelo computacional, baseado em Deep Learning. Mais informações podem ser encontradas neste link: https://www.letrasambientais.org.br/posts/estudo-desenvolve-modelo-com-inteligencia-artificial-para-detectar-secas-relampago

O que é mais relevante em seu trabalho?
Durante o treinamento com Deep Learning, o mapa resultante foi comparado com o mapa real das secas-relâmpago observadas no Semiárido brasileiro, para otimizar o modelo. Na avaliação comparativa, o Laboratório Lapis identificou que o novo modelo de CNN projetado classifica com precisão adequada eventos extremos de secas-relâmpago.

A abordagem utilizada pode contribuir para melhorar os algoritmos de detecção de secas-relâmpago, o que é muito importante para o País, no atual contexto da mudança climática.

O deep learning oferece alta precisão e eficácia no processamento de grandes volumes de dados. Trabalhar com Inteligência Artificial propiciou análises mais complexas para entendermos os extremos climáticos de seca no Brasil.

De que forma a sua pesquisa pode contribuir para a sociedade?
A pesquisa faz parte do Projeto CAPES Emergências Climáticas e representa um avanço importante para a previsão de eventos extremos de seca no Brasil, especialmente na região semiárida, uma das mais impactadas pela mudança climática. O Lapis tem avançado no desenvolvimento de metodologias para prever esses extremos, em um momento histórico em que as secas se tornam comuns em várias regiões do Brasil. De forma mais grave, no Semiárido brasileiro, onde cerca de 8% da região já se tornou árida e onde 55% das áreas subúmidas secas (Agreste) estão se tornando semiáridas. Este foi o tema de outra pesquisa recente do Laboratório.

De que forma a bolsa da CAPES contribui para sua formação?
O projeto é financiado pela CAPES e foi importante para possibilitar o avanço dessas pesquisas, possibilitando o avanço da ciência de monitoramento dessa nova tipologia de secas no Brasil, chamada secas-relâmpago.

A Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) é um órgão vinculado ao Ministério da Educação (MEC).
(Brasília – Redação CGCOM/CAPES)
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