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IA para prever enchentes e ondas de calor em regiões vulneráveis

Em 12 de junho de 2025, durante o evento Sustentabilidade Brasil 2025 em Vitória, pesquisadores e gestores apresentaram soluções que combinam inteligência artificial (IA) com dados comunitários para monitorar riscos climáticos em áreas vulneráveis agazeta.com.br. Esse tipo de abordagem pode revolucionar a forma como cidades enfrentam enchentes, ondas de calor e doenças associadas, com implicações diretas para políticas públicas e infraestrutura resiliente.

Contexto Comunitário e Mapeamento Participativo

A pesquisadora Waleska Queiroz destacou a importância do genoma comunitário: coletar dados in loco, respeitando cultura local e vozes das comunidades — especialmente em regiões geográficas desafiadoras, como baixadas e territórios quilombolas. Esse processo gera cartografia social que atua como ferramenta de denúncia e imagemção do território agazeta.com.br.

Capacitação e Diagnóstico via IA Local

Christian Basílio, gestor público, explicou que moradores treinados coletam dados sobre saneamento básico, temperatura, uso de solo e incidência de doenças — como dengue e leptospirose — fornecendo elementos para modelos de IA capazes de identificar riscos locais e antecipar eventos extremos agazeta.com.br.

Fluxo Típico

  1. Formação da comunidade;
  2. Coleta de dados sociais, sanitários e ambientais;
  3. Alimentação dos algoritmos de IA;
  4. Geração de alertas e mapas de risco;

Casos de Uso: Enchentes e Calor Extremo

O uso de IA aplicada em dados hidrológicos e meteorológicos permite:

  • Prever enchentes utilizando sacadas de gotejamento e sensoriamento remoto

  • Detectar ondas de calor prolongadas com models de deep learning que operam com dias de antecedência como preconizam Meteum e a Gazeta.

Estudos recentes mostram que modelos baseados em aprendizado profundo podem prever ondas de calor com até 15 dias de antecedência. Além disso, sistemas globalmente operacionais mostram eficácia em bacias não instrumentadas, alcançando níveis de confiabilidade comparáveis a serviços tradicionais arxiv.org+1pt.wikipedia.org+1.

Infraestrutura e Ferramentas Complementares

O Cemaden no Brasil utiliza radares, estações pluviométricas e modelos hidrológicos tradicionais para emitir alertas regionais. Tecnologias emergentes como Alerta.AÍ no Rio Grande do Sul empregam sensores e envio automatizado de alertas a comunidades e defesa civil.

A IA potencializa essas redes ao permitir:

  • Detecção automatizada de eventos extremos;

  • Previsão de riscos com maior antecedência;

  • Geração de alertas customizados para locais específicos.

Desafios e Barrreiras

  • Qualidade e granularidade de dados: zonas periféricas podem estar sub-instrumentadas;

  • Engajamento comunitário: exigir confiança e parceria local contínua;

  • Infraestrutura tecnológica: demanda conectividade e manutenção de sensores.

Recomendações para projetos de IA em vulnerabilidade

  1. Modelagem híbrida: combinar dados comunitários com modelos físicos/hidrológicos clássicos;

  2. Capacitação contínua: formar agentes comunitários para coleta de dados e operação local;

  3. Uso de transfer learning: aplicar modelos treinados globalmente para contextos locais, com; fine-tuning agazeta.com.br;

  4. Integração de alertas multimodal: chuva, calor e doenças (dengue, leptospirose).

Solução possível

Unir IA + dados comunitários representa uma solução poderosa para prevenção de desastres e promoção da justiça climática. Projetos já em prática mostram sua viabilidade técnica e social, mas ainda dependem de processos contínuos de engajamento, infraestrutura e refinamento dos modelos.

Esse paradigma híbrido — combinando inteligência humana, sensoriamento local e computação avançada — oferece um caminho robusto para transformar dados em resiliência e autonomia comunitária.