Pesquisa em predição de eventos extremos com o uso de técnicas de Inteligência Artificial tem a participação de Grupo de Pesquisa Data Extreme Lab – DEXL-LNCC

O artigo Machine Learning Approaches to Extreme Weather Events Forecast in Urban Areas: Challenges and Initial Results faz parte do primeiro resultado dos estudos realizados pelo Laboratório Nacional de Computação Científica (unidade vinculada ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI)) em parceria com o Centro de Operações Rio, da cidade do Rio de Janeiro, que contou também com pesquisadores do Observatório Nacional (ON);  do Centro Federal de Educação Celso Suckow da Fonseca (CEFET-RJ); da Fundação Instituto de Geotécnica Município do Rio de Janeiro; Sistema de Alerta Rio da Prefeitura do Rio de Janeiro.

O estudo trata da avaliação da adoção de modelos de aprendizado profundo na predição do volume de precipitação na região metropolitana do Rio de Janeiro. O estudo é parte de um projeto que objetiva melhorar a qualidade preditiva de curto prazo para eventos extremos de chuva. Os resultados deste projeto fazem parte de um conjunto de ações de mitigação dos efeitos sobre a população das ocorrências de chuvas muito fortes que tendem a ocorrer com mais frequência em função das mudanças climáticas. 

O Coordenador do DEXL-LNCC, pesquisador Fábio Porto, indica que nos últimos anos, têm-se capturado um número crescente de dados de diversas fontes, associados às ocorrências de eventos extremos. Dentre essas fontes incluem-se: radar meteorológico, rede de estações pluviométricas, boias oceânicas, balão atmosférico, satélites e outros. A disponibilização dessas informações acerca das ocorrências de eventos extremos permite considerar que modelos baseados em aprendizado de máquina poderiam aprender os sinais indicativos da formação de condições favoráveis à ocorrência de tais eventos, antecipando assim sua predição.

O pesquisador considera que apesar dos dados disponíveis, eventos extremos são raros. A escassez de exemplos é sem dúvida um desafio para modelos baseados em aprendizado. Adicionalmente, a dinâmica que antecede a ocorrência de chuva forte é extremamente complexa, dependente do tipo de fenômeno e das condições meteorológicas, envolvendo a direção e intensidade de vento, pressão, a topografia da região, a formação das nuvens etc.. Por essas razões, os modelos atualmente disponíveis  têm dificuldade de prever com precisão onde, quando e em que volume se concentrarão os focos de chuva forte ou muito forte. 

Para saber mais, acesse o link: 
Artigo: https://superfri.org/index.php/superfri/article/view/418
DEXL-LNCC: http://dexl.lncc.br/ 

Créditos
Texto preparado por Anmily Paula Martins (SECIN-LNCC) e revisado por Fábio Porto (LNCC)
Serviço de Comunicação Institucional (SECIN-LNCC)

Imagem 
Acervo SECIN apsm