Com a previsão da Organização Meteorológica Mundial (OMM) de um El Niño intenso em 2026, o Brasil volta a ficar sob alerta para chuvas extremas. O país acumula um histórico desse tipo de evento: mais de 80% dos municípios já foram afetados por desastres climáticos ligados a precipitações. No entanto, enquanto agências globais defendem a adoção de sistemas de alerta precoce, o desafio persiste, pois os modelos globais tradicionais não conseguem prever eventos locais com a resolução e a agilidade necessárias para as cidades.
Para responder a esse desafio, o grupo de pesquisa que lidero no Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (UFF), em parceria com instituições brasileiras e europeias, publicou um estudo no periódico Scientific Reports. Nele, utilizamos modelos de inteligência artificial (IA) para prever chuvas intensas em curto prazo. Mas o diferencial do trabalho —justamente o que chamou a atenção dos revisores— não foi apenas a acurácia preditiva, mas também a adoção do conceito de IA Verde e as implicações dessa abordagem.
Conseguimos reduzir em até 70% o tempo de processamento e o consumo de energia elétrica, bem como a necessidade de recursos computacionais –memória e computadores equipados com processadores gráficos (GPUs).
