Pesquisadores da Universidade de São Paulo desenvolveram um sistema de IA chamado TITAN-LSTM que prevê a rota de uma tempestade e a intensidade da precipitação até 30 minutos antes, atualizando a cada cinco minutos. A ferramenta foi projetada para dar às equipes de defesa civil mais tempo para decidir sobre fechamentos de estradas ou evacuações antes que as chuvas pesadas cheguem.
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Um time do Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG) da Universidade de São Paulo (USP) desenvolveu um sistema de inteligência artificial que prevê a trajetória e intensidade de tempestades até 30 minutos antes delas chegarem, de acordo com o Jornal da USP e a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). O sistema, chamado TITAN-LSTM, atualiza sua previsão a cada cinco minutos.
A ferramenta foi desenvolvida por Andrea Salome Viteri López, pesquisadora pós-doutoranda no IAG-USP, sob supervisão do professor Carlos Augusto Morales Rodriguez. O trabalho foi financiado pela FAPESP e, de acordo com reportagens da USP, também recebeu apoio da Capes. Os resultados foram publicados em 1º de outubro de 2026, no Journal of Geophysical Research: Machine Learning and Computation, sob DOI 10.1029/2026JH001337, conforme a agência de notícias da FAPESP.
Como o sistema funciona
TITAN-LSTM combina duas tecnologias existentes. A primeira, TITAN, é um algoritmo de código aberto originalmente desenvolvido nos anos 1990 pelo Centro Nacional de Pesquisa Atmosférica dos EUA para rastrear tempestades usando imagens de radar, calculando a área, intensidade, direção e velocidade de cada tempestade. A segunda é uma rede neural Long Short-Term Memory (LSTM), um tipo de modelo de IA construído para reconhecer padrões em sequências de dados ao longo do tempo.
Em vez de alimentar imagens de radar bruto na rede neural, o sistema converte as medições de tempestades do TITAN em sequências numéricas, que o modelo LSTM usa para projetar como a área, direção e intensidade de uma tempestade evoluirão. O veículo de notícias ND+ informou que López descreveu o objetivo do projeto como produzir previsões de chuva em um horizonte de tempo muito curto.
Dados de treinamento e testes
O modelo foi treinado e testado usando dados de um radar meteorológico polarimétrico na represa de Ponte Nova em Biritiba Mirim, na região metropolitana de São Paulo, operado pela SP Águas (Daee-Spol), cobrindo um raio de 120 quilômetros entre 2016 e 2019, de acordo com a agência de notícias da FAPESP. O Jornal da USP também reportou a localização do radar e o mesmo período de dados de 2016–2019.
Os pesquisadores rastrearam inicialmente mais de 32.000 tempestades nesses dados de radar. Depois de aplicar critérios de seleção — incluindo tempestades que duraram pelo menos 20 minutos e não se fundiram com outras — restaram 439 eventos. Destes, 307 foram usados para treinar a rede neural e 132 para testá-la, segundo informou a agência da FAPESP.
Precisão reportada
De acordo com números reportados pela agência de notícias da FAPESP, TITAN-LSTM teve desempenho cerca de três vezes melhor que o método TITAN isolado ao prever a área que a chuva de uma tempestade cobriria, elevando um índice de precisão de aproximadamente 0,2 para aproximadamente 0,7 nos primeiros minutos de previsão. A mesma fonte reportou uma redução de cerca de 70% em alarmes falsos e um erro de intensidade de chuva de aproximadamente 3 mm por hora cinco minutos à frente, aumentando para 3–4 mm por hora na marca de 30 minutos.
O Jornal da USP reportou que o modelo híbrido igualou o desempenho de abordagens de aprendizado profundo mais complexas enquanto requeria substancialmente menos poder computacional. ND+ reportou que treinar o modelo levou aproximadamente 20 minutos em um laptop padrão, sem necessidade de supercomputadores.
De acordo com o Jornal da USP e a agência da FAPESP, o objetivo é dar às agências de defesa civil mais tempo de antecedência para decidir sobre medidas como fechar estradas ou evacuar pessoas de áreas de risco antes que a chuva mais intensa de uma tempestade chegue. Os veículos também reportaram potencial uso em modelos hidrológicos e de aviso de enchentes, já que conhecer a intensidade de chuva a montante pode ajudar a antecipar aumentos rápidos nos níveis dos rios a jusante.
A rede decide se essa informação permanece relevante ou não.
— Andrea Salome Viteri López, pesquisadora, IAG-USP, conforme reportado pela agência de notícias da FAPESP
O Jornal da USP reportou que o objetivo mais amplo, conforme descrito pelos pesquisadores, é fornecer ao pessoal dos centros de gerenciamento de emergências melhores condições para tomar decisões apropriadas durante eventos de clima severo.
Limitações do estudo
O modelo foi treinado e testado apenas com dados de radar da região metropolitana de São Paulo entre 2016 e 2019, e as figuras de precisão reportadas se aplicam a esse conjunto de dados. As fontes revisadas não reportaram uma data de implantação operacional, nem se a ferramenta foi adotada por alguma agência de defesa civil.
Perguntas
O que é TITAN-LSTM?
É um sistema de IA desenvolvido na USP que combina um algoritmo de rastreamento de tempestades baseado em radar (TITAN) com uma rede neural LSTM para prever a trajetória de uma tempestade e a intensidade da precipitação até 30 minutos à frente.
Quem desenvolveu a ferramenta?
Andrea Salome Viteri López, uma pesquisadora pós-doutoranda no Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas da USP, a desenvolveu sob a supervisão do professor Carlos Augusto Morales Rodriguez, com financiamento da FAPESP.
Qual é a precisão da previsão?
De acordo com a agência de notícias da FAPESP, o índice de precisão do modelo para prever a área de precipitação subiu de aproximadamente 0,2 para aproximadamente 0,7 nos primeiros minutos de previsão, e os alarmes falsos caíram em cerca de 70% comparado com o método TITAN isolado.
Quais dados foram usados para construí-la?
Os pesquisadores usaram dados de radar da represa de Ponte Nova em Biritiba Mirim, São Paulo, coletados entre 2016 e 2019, rastreando mais de 32.000 tempestades e selecionando 439 para treinar e testar a rede neural.
A ferramenta já está em uso pelas agências de defesa civil?
As fontes revisadas descrevem o uso pretendido da ferramenta para decisões de defesa civil como fechamentos de estradas e evacuações, mas não reportam uma data de implantação operacional ou adoção por uma agência específica.
Como o mundo está contando
PortuguêsOs veículos brasileiros (Jornal da USP, agência de notícias da FAPESP e veículo regional ND+) enquadram a história como uma realização científica própria da USP, enfatizando seu baixo custo computacional e seu potencial para melhorar avisos de tempestades e resposta de defesa civil na região metropolitana de São Paulo propensa a enchentes.
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