A IA de previs\u00e3o de inunda\u00e7\u00f5es da Google, designada por \"Flood Hub\", pode agora prever potenciais inunda\u00e7\u00f5es com quatro dias de anteced\u00eancia, mesmo em regi\u00f5es onde os dados sobre o fluxo de \u00e1gua s\u00e3o escassos, como na Am\u00e9rica do Sul e em \u00c1frica.\u00a0<\/b><\/p>\n
Nalguns casos em que existem muitos dados dispon\u00edveis, <\/span>IA de previs\u00e3o de cheias da Google<\/span><\/a> podem prever inunda\u00e7\u00f5es cerca de sete dias antes da cat\u00e1strofe.\u00a0<\/span><\/p>\n Historicamente, a exatid\u00e3o das previs\u00f5es de cheias tem estado ligada \u00e0 disponibilidade de dados precisos sobre o caudal da \u00e1gua. Embora as regi\u00f5es pr\u00f3speras tenham frequentemente acesso a esta informa\u00e7\u00e3o cr\u00edtica, muitas \u00e1reas, especialmente em pa\u00edses de baixo rendimento, n\u00e3o t\u00eam.\u00a0<\/span><\/p>\n Tal como descrito num <\/span>documento recente<\/span><\/a>Os m\u00e9todos mais recentes da Google aumentaram consideravelmente a efic\u00e1cia do sistema quando os dados s\u00e3o escassos.\u00a0<\/span><\/p>\n Centro de Inunda\u00e7\u00f5es<\/span><\/a> foi inicialmente criado em 2018 para pa\u00edses propensos a inunda\u00e7\u00f5es como a \u00cdndia e o Bangladesh.\u00a0<\/span><\/p>\n Desde ent\u00e3o, Grey Nearing e os seus colegas da Google melhoraram o sistema integrando dados de caudal dispon\u00edveis publicamente fornecidos pela Organiza\u00e7\u00e3o Meteorol\u00f3gica Mundial e previs\u00f5es meteorol\u00f3gicas terrestres e por sat\u00e9lite.<\/span><\/p>\n Nearing sublinhou a progress\u00e3o da ferramenta: \"Uma das limita\u00e7\u00f5es dos modelos hidrol\u00f3gicos tradicionais \u00e9 o facto de serem realmente precisos sobretudo em locais onde est\u00e3o bem calibrados\". <\/span><\/p>\n \"Os modelos de IA, apesar de serem baseados em dados, aprendem comportamentos hidrol\u00f3gicos gerais e s\u00e3o mais capazes de se deslocar de um local para outro\".<\/span><\/p>\n Nearing e a sua equipa realizaram testes exaustivos ao sistema de IA utilizando mais de 5000 medi\u00e7\u00f5es de caudal de \u00e1gua entre 1984 e 2021. De forma not\u00e1vel, as previs\u00f5es feitas com quatro dias de anteced\u00eancia foram t\u00e3o exactas como o que a maioria dos sistemas actuais poderia estimar no mesmo dia.\u00a0<\/span><\/p>\n Nearing observou: \"Se for ao nosso Flood Hub e consultar as previs\u00f5es para daqui a quatro dias, obter\u00e1 informa\u00e7\u00f5es t\u00e3o exactas como as que obteria com o sistema existente se fosse hoje\". <\/span><\/p>\n Pode <\/span>explorar a ferramenta aqui<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n Atualmente, o Flood Hub da Google fornece dados para mais de 460 milh\u00f5es de pessoas em mais de 80 pa\u00edses e tem enviado alertas de inunda\u00e7\u00f5es desde outubro de 2022.\u00a0<\/span><\/p>\n As inunda\u00e7\u00f5es s\u00e3o a cat\u00e1strofe natural mais frequente, custando anualmente cerca de $10 mil milh\u00f5es em preju\u00edzos e afectando a vida de in\u00fameras pessoas, <\/span>A Google declarou<\/span><\/a> em 2021.\u00a0<\/span><\/p>\n Isso foi antes das inunda\u00e7\u00f5es no Paquist\u00e3o, que <\/span>custar cerca de $10bn<\/span><\/a> por direito pr\u00f3prio.<\/span><\/p>\nComo \u00e9 que a modela\u00e7\u00e3o de inunda\u00e7\u00f5es da Google tem melhorado ao longo do tempo<\/span><\/h2>\n