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TECNOLOGIA

Pesquisa do Cemaden e INPE usa inteligência artificial para tornar previsões de enxurradas mais confiáveis

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As enxurradas estão entre os desastres naturais mais difíceis de prever. Em poucos minutos, chuvas intensas podem transformar rios e ruas em correntes violentas, reduzindo o tempo de reação das Defesas Civis e aumentando os riscos para a população. Agora, uma pesquisa conduzida por tecnologistas e pesquisadores do Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden), do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e do Serviço Federal de Processamento de Dados (Serpro) propõe um novo caminho para tornar essas previsões mais confiáveis com o uso de inteligência artificial. 

O Cemaden e o INPE são unidades de pesquisa vinculadas ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI). 

Publicado na revista científica Transactions in GIS, o trabalho introduz uma abordagem inovadora para modelos de aprendizado de máquina (machine learning). O diferencial está em incluir, nas previsões, algo que normalmente fica de fora: as incertezas presentes nos próprios dados usados pelos sistemas. Na prática, isso permite tornar os alertas mais robustos e confiáveis para uso em sistemas de alerta precoce. 

Agora, o modelo não apenas estima o comportamento do rio, mas também informa o grau de confiança daquela previsão — um dado importante para decisões em situações de risco.  

Para Jaqueline Soares, tecnologista do Cemaden e primeira autora do estudo, a principal inovação está em incorporar explicitamente as incertezas aos modelos de previsão. “O estudo tem como foco central a incorporação da análise de incertezas aos modelos de aprendizado de máquina, tornando as previsões mais robustas e confiáveis para uso em sistemas operacionais de alerta precoce”, afirma. 

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Hoje, grande parte dos sistemas trabalha com previsões determinísticas, que indicam apenas um resultado possível. O problema é que os dados usados nesses modelos podem conter falhas causadas por limitações de sensores, ausência de medições, erros de calibração ou até pelas etapas de processamento das informações.  

O que o estudo propõe 

A pesquisa apresenta quatro contribuições principais: 

  • Criação de uma base pública inédita com cinco anos de dados hidrometeorológicos de alta resolução (2019 a 2023); 

  • Desenvolvimento de uma metodologia para analisar como as incertezas dos dados afetam as previsões; 

  • Criação de um modelo probabilístico chamado Uncertainty-Aware Ensemble for Machine Learning (UAE-ML), que gera faixas de previsão em vez de apenas um valor único; 

  • Desenvolvimento de novas métricas para medir robustez e propagação das incertezas nos modelos. 

 A base de dados reúne estimativas de chuva obtidas por radar meteorológico e medições de nível d’água, permitindo representar com maior precisão tanto a distribuição das chuvas quanto a resposta dos rios.  

“A disponibilização pública de uma base de dados hidrometeorológicos de alta resolução, composta por cinco anos de registros, fortalece a ciência aberta, a reprodutibilidade e o desenvolvimento de novas pesquisas aplicadas à realidade brasileira”, explica Jaqueline. 

Estudo de caso em Nova Friburgo (RJ) 

A metodologia foi aplicada na bacia do rio Bengalas, em Nova Friburgo (RJ), uma das regiões mais vulneráveis a enxurradas no Brasil. A área reúne relevo acidentado, urbanização intensa e um histórico marcado por desastres naturais, incluindo a tragédia de 2011 na região serrana do Rio de Janeiro. 

Para avaliar o desempenho do sistema, os pesquisadores analisaram mais de 73 mil registros hidrometeorológicos e testaram cinco técnicas diferentes de aprendizado de máquina, incluindo redes neurais e modelos baseados em árvores de decisão. Os testes consideraram previsões que variavam de 30 minutos a 6 horas de antecedência. 

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Os resultados mostram que não existe um único modelo ideal para todos os cenários. Em alguns casos, métodos mais precisos apresentaram menor robustez diante de dados incertos. “Propomos uma avaliação multicritério dos modelos, considerando não apenas o desempenho preditivo, mas também aspectos como robustez e custo computacional”, destaca Jaqueline. 

Para os pesquisadores, esse tipo de análise é essencial em sistemas operacionais de alerta, que precisam equilibrar velocidade, precisão e confiabilidade em situações reais. A expectativa é que a metodologia contribua para o aprimoramento dos sistemas de alerta precoce do Cemaden, oferecendo mais suporte técnico para gestores públicos e equipes das Defesas Civis durante eventos extremos. 

“Ao integrar dados, inteligência artificial e análise de incertezas, a pesquisa busca apoiar o desenvolvimento de políticas públicas voltadas à prevenção e à redução do risco de desastres”, conclui Soares. 

O artigo tem como autores Jaqueline A. J. P. Soares (Cemaden), Allan K. S. Soares (Serpro), Luiz F. Satolo (Cemaden e INPE), Graziela B. Scofield (Cemaden), Stephan Stephany (INPE) e Leonardo B. L. Santos (Cemaden e INPE). 

Fonte: Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação

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TECNOLOGIA

Inscrições prorrogadas: projeto de Inteligência Artificial do MCTI oferece bolsa de R$ 12,5 mil para pesquisa

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O Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) e o CTI Renato Archer prorrogaram as inscrições da Chamada Pública 01/2026 para concessão de bolsa de pesquisa no projeto “IA nas atividades do CTI – Renato Archer”. A iniciativa conjunta é voltada para profissionais com doutorado, com remuneração mensal de R$ 12.570 e duração de cinco anos. O prazo para envio de propostas foi estendido até o dia 30 de junho. 

Os dois institutos são vinculados ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI). A rotina de trabalho é presencial e tem como sede a cidade de Campinas (SP), com possibilidade de atividades pontuais na unidade do LNCC, localizada em Petrópolis (RJ). 

 

Processo seletivo 

Para concorrer, é exigido que o candidato tenha concluído doutorado em Ciência da Computação, Matemática, Tecnologia da Informação ou áreas correlatas. O edital também pede domínio conceitual em campos específicos, a exemplo de segurança de dados, modelagem computacional e computação de alto desempenho (HPC). 

O processo seletivo ocorre em duas etapas. A primeira consiste na análise do currículo e de um projeto de trabalho de até cinco páginas, que deve detalhar a metodologia e os resultados esperados. Aqueles que atingirem nota superior a 7,0 avançam para a fase final, composta por uma entrevista online. 

 

Como se inscrever 

As candidaturas são recebidas exclusivamente pelo e-mail [email protected]. O assunto da mensagem deve seguir o formato exato: “Chamada Pública 1/2026 – Acordo de Parceria 2/2025 – Nome do Candidato – Bolsas Projeto IA nas Atividades do CTI – RENATO ARCHER”. 

No corpo do e-mail ou em anexo, o interessado precisa enviar as seguintes informações e documentos: 

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  • Nome completo e e-mail para contato; 

  • Link para o Currículo Lattes atualizado; 

  • Cópia simples do diploma ou certificado de conclusão do doutorado; 

  • Projeto de trabalho em formato PDF. 

Fonte: Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação

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TECNOLOGIA

Com apoio da Lei do Bem, Agrosystem desenvolve soluções de agricultura de precisão

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A Agrosystem foi a vencedora do 9º Prêmio Nacional de Inovação na categoria Lei do Bem – Média Empresa. Promovido pela Confederação Nacional da Indústria (CNI) e pelo Sebrae, com apoio do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), o evento agraciou, pela primeira vez, projetos inovadores que utilizaram a Lei 11.196/2005, a principal política de incentivo ao investimento privado em pesquisa e desenvolvimento (PD&I) no Brasil.

Com sede em Ribeirão Preto (SP), a Agrosystem atua no desenvolvimento de soluções tecnológicas para o agronegócio com foco na agricultura de precisão, automação, sensoriamento e conectividade para o plantio de grãos. 

O projeto premiado foi o Bolt, dosador de sementes 100% elétrico criado para elevar a precisão, autonomia e eficiência no plantio. A empresa começou a utilizar a Lei do Bem a partir de 2023, como parte de sua estratégia de PD&I para impulsionar o desenvolvimento de soluções de tecnologia para o campo.
“A Agrosystem nasceu como uma distribuidora de tecnologias para agricultura de precisão e foi pioneira na comercialização desse tipo de solução no Brasil. Ao longo de sua trajetória, a empresa foi ampliando sua atuação e consolidando sua presença no agronegócio, sempre conectada à evolução tecnológica do setor”, afirma Thiago Carvalho, CEO da Agrosystem.

A empresa estima ter destinado mais de R$ 4 milhões à inovação usando a legislação. O instrumento também ajuda a mitigar riscos dos investimentos em pesquisa e compartilha esse esforço com o setor público.

Em março, o diretor de Engenharia e operações da Agrosystem, Arthur de Paula Ferreira, recebeu o prêmio de Inovação das mãos do secretário de Desenvolvimento Tecnológico e Inovação do MCTI, Daniel Almeida.

“A Lei do Bem é um instrumento estratégico e fundamental para a Agrosystem. Entendemos que o instrumento gera um impacto sistêmico relevante, fortalecendo todo o ecossistema de inovação nacional, ao estimular o desenvolvimento tecnológico no setor privado, contribui para o aumento de produtividade, geração de valor e evolução tecnológica de segmentos estratégicos, como o agronegócio”, afirma Arthur Ferreira.

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A empresa foi fundada em 1989 por Carlos Henrique Jacintho Andrade, filho de agricultores e engenheiro mecânico de formação. Atualmente, a companhia mantém 150 profissionais de diferentes áreas de formação, como engenharias, agronomia, administração e tecnologia da informação.

Lei do Bem

A criação da categoria Lei do Bem no Prêmio Nacional de Inovação é uma das iniciativas do MCTI para reforçar a visibilidade e o alcance da legislação. A Lei concede incentivos fiscais a empresas que investem em PD&I no Brasil. Em 2025 (dados do ano-base 2024), o instrumento alavancou R$ 51,6 bilhões em investimentos para PD&I por meio de 14 mil projetos. O MCTI é o responsável por reconhecer os projetos de inovação inscritos.

Em celebração às duas décadas de Lei do Bem, o ministério promoveu um conjunto de iniciativas para acelerar a análise de projetos e facilitar a participação das empresas. Um dos exemplos é a parceria com a Embrapii para garantir tramitação simplificada para empresas que já tiveram projetos avaliados e aprovados por uma das instituições. Outra é a atualização da  página da Lei do Bem, que traz todas as informações para as empresas interessadas em usá-la. 

Fonte: Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação

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