Pesquisadores do IAG-USP criam sistema que antecipa tempestades em SP

A ferramenta de inteligência artificial TITAN-LSTM foi desenvolvida por pesquisadores do IAG-USP para prever a rota, a área e a intensidade de tempestades com até 30 minutos de antecedência na Região Metropolitana de São Paulo. O modelo computacional atualiza as projeções a cada cinco minutos e opera em computadores e notebooks convencionais, dispensando o uso de supercomputadores.

O estudo contou com apoio financeiro da Fapesp e teve os resultados divulgados em 1 de outubro de 2026 após publicação no periódico científico Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation. A pesquisadora de pós-doutorado Andrea Salome Viteri López, autora principal do artigo assinado junto ao professor Carlos Augusto Morales Rodriguez, apontou a relevância prática do sistema: “Para a Defesa Civil é necessária uma previsão muito rápida. Se sabemos por onde a chuva está passando, qual será sua intensidade, qual sua área de cobertura e para onde ela está indo, podemos avaliar quais regiões serão afetadas. O objetivo é ajudar na tomada de decisão, como interditar vias ou retirar pessoas de áreas de risco”.

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Funcionamento técnico e métricas do sistema TITAN-LSTM

Em vez de processar diretamente imagens pesadas em duas dimensões geradas pelos radares meteorológicos, o sistema simplifica o volume de trabalho ao transformar cada tempestade em séries numéricas contendo medidas de área, volume, velocidade e intensidade. Essa estrutura híbrida utiliza a rede neural para calcular como tais variáveis mudam ao longo do tempo, o que permitiu treinar a ferramenta em cerca de 20 minutos em um computador convencional utilizando a linguagem Python. A metodologia elevou o índice de acerto da área de precipitação de 0,2 para cerca de 0,7 nos minutos iniciais, além de reduzir a incidência de falsos alarmes em quase 70% na comparação com modelos tradicionais de extrapolação.

Especificações operacionais da ferramenta TITAN-LSTM

• Horizonte temporal: até 30 minutos de antecedência máxima nas previsões
• Frequência de atualização: dados e projeções renovados a cada 5 minutos
• Área de cobertura: raio de 120 quilômetros a partir da barragem de Ponte Nova, em Biritiba Mirim
• Margem de erro na intensidade: 3 a 4 milímetros por hora no limite de 30 minutos
• Base de dados analisada: 439 tempestades contínuas selecionadas a partir de um total de 32 mil eventos
• Divisão amostral: 307 tempestades para treinamento da rede neural e 132 reservadas para testes

Evolução metodológica dos radares aos modelos neurais

A base metodológica reúne duas tecnologias desenvolvidas em momentos distintos para solucionar limitações históricas da meteorologia de curto prazo. O algoritmo TITAN foi elaborado na década de 1990 pelo National Center for Atmospheric Research, nos Estados Unidos, com foco no rastreamento físico de células de chuva individuais, enquanto a arquitetura de rede neural LSTM foi projetada na ciência da computação para analisar dados em sequência temporal. A união dos dois conceitos estruturou a tese de doutorado defendida por Andrea Salome Viteri López no IAG-USP em junho de 2025.

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Marcos temporais da pesquisa sobre previsão de tempestades

• Anos 1990 — Desenvolvimento do algoritmo TITAN pelo National Center for Atmospheric Research nos Estados Unidos
• 2016 a 2019 — Período de coleta de dados de tempestades pelo radar meteorológico de Ponte Nova
• Junho de 2025 — Defesa da tese de doutorado de Andrea Salome Viteri López no IAG-USP
• 1 de outubro de 2026 — Divulgação pública dos resultados da ferramenta TITAN-LSTM pela Agência Fapesp e pela USP

Próximos passos e aplicação na Defesa Civil

A próxima etapa da pesquisa prevê a adaptação do algoritmo para tempestades complexas, que se fundem ou se dividem durante o deslocamento na atmosfera, além da integração dos dados a modelos probabilísticos de previsão de cheias e alagamentos. Ainda não há cronograma público definitivo para a implantação formal do TITAN-LSTM na sala de situação da Defesa Civil do Estado de São Paulo, mas os pesquisadores preveem disponibilizar o software para calibração em outros radares meteorológicos do país.