I ricercatori dell'Università di São Paulo hanno sviluppato un sistema di IA chiamato TITAN-LSTM che prevede il percorso e l'intensità delle precipitazioni di una tempesta fino a 30 minuti in anticipo, aggiornandosi ogni cinque minuti. Lo strumento è progettato per dare ai team di protezione civile più tempo per decidere su chiusure stradali o evacuazioni prima che piogge intense colpiscano.
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Un team dell'Istituto di Astronomia, Geofisica e Scienze Atmosferiche (IAG) dell'Università di São Paulo (USP) ha sviluppato un sistema di intelligenza artificiale che prevede il percorso e l'intensità delle tempeste fino a 30 minuti prima del loro arrivo, secondo Jornal da USP e la Fondazione di Ricerca di São Paulo (FAPESP). Il sistema, chiamato TITAN-LSTM, aggiorna la sua previsione ogni cinque minuti.
Lo strumento è stato sviluppato da Andrea Salome Viteri López, ricercatrice postdottorale all'IAG-USP, sotto la supervisione del professor Carlos Augusto Morales Rodriguez. Il lavoro è stato finanziato da FAPESP e, secondo i rapporti dell'USP, ha ricevuto anche il sostegno di Capes. I risultati sono stati pubblicati il 1° ottobre 2026, nel Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, sotto DOI 10.1029/2026JH001337, secondo l'agenzia di notizie FAPESP.
Come funziona il sistema
TITAN-LSTM combina due tecnologie esistenti. La prima, TITAN, è un algoritmo open-source sviluppato originariamente negli anni '90 dal National Center for Atmospheric Research degli Stati Uniti per tracciare le tempeste utilizzando immagini radar, calcolando l'area, l'intensità, la direzione e la velocità di ogni tempesta. La seconda è una rete neurale Long Short-Term Memory (LSTM), un tipo di modello di IA costruito per riconoscere modelli in sequenze di dati nel corso del tempo.
Piuttosto che inserire immagini radar grezze nella rete neurale, il sistema converte le misurazioni delle tempeste di TITAN in sequenze numeriche, che il modello LSTM utilizza quindi per proiettare come evolveranno l'area, la direzione e l'intensità di una tempesta. Il mezzo di informazione ND+ ha riferito che López ha descritto l'obiettivo del progetto come la produzione di previsioni delle precipitazioni su un orizzonte temporale molto breve.
Dati di allenamento e test
Il modello è stato addestrato e testato utilizzando dati da un radar meteorologico polarimetrico alla diga di Ponte Nova a Biritiba Mirim, nella regione metropolitana di São Paulo, gestito da SP Águas (Daee-Spol), che copre un raggio di 120 chilometri tra il 2016 e il 2019, secondo l'agenzia di notizie FAPESP. Jornal da USP ha anche riferito la posizione del radar e lo stesso periodo di dati 2016–2019.
I ricercatori hanno inizialmente tracciato più di 32.000 tempeste in quei dati radar. Dopo aver applicato criteri di selezione – incluse tempeste che durarono almeno 20 minuti e non si fusero con altre – rimangono 439 eventi. Di questi, 307 sono stati utilizzati per addestrare la rete neurale e 132 per testarla, ha riferito l'agenzia FAPESP.
Precisione segnalata
Secondo i dati riportati dall'agenzia di notizie FAPESP, TITAN-LSTM ha funzionato circa tre volte meglio del metodo TITAN autonomo nel prevedere l'area che la pioggia di una tempesta coprirebbe, aumentando un indice di precisione da circa 0,2 a circa 0,7 nei primi minuti di previsione. La stessa fonte ha riferito una riduzione vicina al 70% degli allarmi falsi e un errore di intensità delle precipitazioni di circa 3 mm all'ora a cinque minuti di anticipo, aumentando a 3–4 mm all'ora al segno dei 30 minuti.
Jornal da USP ha riferito che il modello ibrido ha uguagliato le prestazioni degli approcci di apprendimento profondo più complessi richiedendo sostanzialmente meno potenza di calcolo. ND+ ha riferito che l'allenamento del modello ha richiesto circa 20 minuti su un laptop standard, senza la necessità di supercomputer.
Secondo Jornal da USP e l'agenzia FAPESP, l'obiettivo è dare alle agenzie di protezione civile più tempo di anticipo per decidere su misure come la chiusura di strade o l'evacuazione di persone da aree a rischio prima dell'arrivo della pioggia più intensa di una tempesta. I media hanno anche riferito di un potenziale utilizzo nell'alimentazione di modelli idrologici e di avviso di inondazioni, poiché conoscere l'intensità delle precipitazioni a monte può aiutare ad anticipare i rapidi aumenti dei livelli dei fiumi a valle.
La rete decide se quell'informazione rimane rilevante o no.
— Andrea Salome Viteri López, ricercatrice, IAG-USP, come riferito dall'agenzia di notizie FAPESP
Jornal da USP ha riferito che l'obiettivo più ampio, come descritto dai ricercatori, è quello di dare al personale nei centri di gestione dell'emergenza condizioni migliori per prendere decisioni appropriate durante eventi meteorologici gravi.
Limiti dello studio
Il modello è stato addestrato e testato solo su dati radar della regione metropolitana di São Paulo tra il 2016 e il 2019, e le cifre di precisione segnalate si applicano a quel set di dati. Le fonti esaminate non hanno riferito una data di implementazione operativa, né se lo strumento è stato adottato da un'agenzia di protezione civile.
Domande
Cos'è TITAN-LSTM?
È un sistema di IA sviluppato presso l'USP che combina un algoritmo di tracciamento delle tempeste basato su radar (TITAN) con una rete neurale LSTM per prevedere il percorso di una tempesta e l'intensità delle precipitazioni fino a 30 minuti in anticipo.
Chi ha sviluppato lo strumento?
Andrea Salome Viteri López, ricercatrice postdottorale presso l'Istituto di Astronomia, Geofisica e Scienze Atmosferiche dell'USP, l'ha sviluppato sotto la supervisione del professor Carlos Augusto Morales Rodriguez, con finanziamenti FAPESP.
Quanto è accurata la previsione?
Secondo l'agenzia di notizie FAPESP, l'indice di precisione del modello per la previsione dell'area di precipitazione è salito da circa 0,2 a circa 0,7 nei primi minuti di previsione, e i falsi allarmi sono diminuiti di quasi il 70% rispetto al metodo TITAN autonomo.
Quali dati sono stati utilizzati per costruirlo?
I ricercatori hanno utilizzato dati radar dalla diga di Ponte Nova a Biritiba Mirim, São Paulo, raccolti tra il 2016 e il 2019, tracciando oltre 32.000 tempeste e selezionandone 439 per l'allenamento e il test della rete neurale.
Lo strumento è già in uso dalle agenzie di protezione civile?
Le fonti esaminate descrivono l'uso previsto dello strumento per le decisioni di protezione civile come le chiusure stradali e le evacuazioni, ma non riferiscono una data di implementazione operativa o l'adozione da parte di un'agenzia specifica.
Come lo racconta il mondo
PortogheseI media brasiliani (Jornal da USP, l'agenzia di notizie FAPESP, e il mezzo regionale ND+) inquadrano la storia come un risultato scientifico interno dell'USP, enfatizzando il suo basso costo computazionale e il suo potenziale per migliorare gli avvisi di tempesta e la risposta di protezione civile nella regione metropolitana soggetta a inondazioni di São Paulo.
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