Pesquisadores da UNIASSELVI desenvolveram um estudo que usa inteligência artificial e automação para reunir informações climáticas e analisar possíveis impactos de um Super El Niño no Brasil.
A pesquisa aponta 97% de chance de o fenômeno continuar ativo até 2027 e 81% de possibilidade de atingir intensidade muito forte, com efeitos que podem variar conforme a região do país.
IA reúne informações para analisar riscos climáticos
O estudo utiliza inteligência artificial para cruzar dados de diferentes instituições meteorológicas e reunir, em uma única análise, projeções sobre o comportamento do El Niño.
O trabalho foi desenvolvido por Fábio Henrique Moisés e Matheus Fernando Cunha, acadêmicos de Engenharia de Software da UNIASSELVI, sob orientação do professor Pedro Sidnei Zanchett. A pesquisa também está relacionada à tese de doutorado RADIAN, de Zanchett, que investiga sistemas de apoio à decisão para gestão de desastres naturais usando IA generativa, computação em nuvem e automação.
Apesar do uso de tecnologia avançada, o estudo não cria uma previsão climática própria por inteligência artificial. A ferramenta organiza e compara projeções produzidas por centros meteorológicos nacionais e internacionais.
A inovação da pesquisa está em integrar inteligência artificial, automação e conhecimento científico para apoiar decisões em situações de risco. As mudanças climáticas exigem uma nova forma de interpretar dados.
Pedro Sidnei Zanchett, professor da UNIASSELVI e orientador do estudo, em nota.
Dados de grandes instituições ajudam no diagnóstico
Para elaborar a análise, os pesquisadores reuniram informações de órgãos como NOAA, NASA, INPE, INMET, CEMADEN e IRI. O objetivo foi comparar diferentes modelos climáticos e identificar padrões semelhantes entre as projeções.
Segundo Moisés, a tecnologia ajuda a transformar informações já disponíveis em análises mais organizadas.
“A inteligência artificial permite consolidar milhares de informações produzidas por diferentes instituições e transformá-las em análises capazes de apoiar decisões mais rápidas e fundamentadas. O desafio não é produzir mais dados, mas conectar o conhecimento que já existe”, afirma o pesquisador.
Entre os principais pontos analisados pelo estudo estão:
- possibilidade de um El Niño muito forte até 2027;
- integração de dados de órgãos climáticos brasileiros e internacionais;
- uso de IA e automação para organizar informações;
- apoio ao planejamento diante de possíveis eventos extremos.
O termo Super El Niño não é uma classificação técnica oficial, mas costuma ser usado para indicar episódios de grande intensidade do fenômeno, causado pelo aquecimento anormal das águas do Pacífico equatorial.
Impactos podem mudar conforme a região brasileira
Os efeitos esperados não devem ser iguais em todo o país. Norte e Nordeste podem enfrentar períodos mais secos, enquanto Centro-Oeste e parte do Sudeste podem registrar ondas de calor e redução das chuvas. Já a Região Sul aparece como área com maior possibilidade de chuvas intensas e enchentes.
Na agricultura, a pesquisa aponta possíveis impactos em culturas como arroz, trigo, soja, milho e café. A combinação de calor e mudanças no regime de chuvas também pode aumentar o estresse térmico dos rebanhos.
O estudo ainda destaca riscos relacionados ao avanço das queimadas na Amazônia, Cerrado e Pantanal, além da piora na qualidade do ar e do aumento de problemas respiratórios e cardiovasculares associados às ondas de calor.
Cunha ressalta que a pesquisa não substitui o trabalho dos centros meteorológicos.
“O consenso entre os principais modelos climáticos internacionais é um sinal importante de que o país deve se preparar. Nossa pesquisa organiza essas evidências e demonstra como tecnologias inteligentes podem contribuir para aumentar a capacidade de resposta diante de eventos extremos.”
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Mesmo com os avanços, a inteligência artificial continua sendo uma ferramenta de apoio. Os resultados dependem da qualidade dos dados analisados e podem mudar conforme o comportamento do clima evolui.
A pesquisa mostra como a tecnologia pode ajudar especialistas a organizar informações e antecipar possíveis riscos, sem substituir a análise científica tradicional.
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