IA da USP prevê rota e intensidade de tempestades até 30 minutos à frente, roda em um notebook comum e reduz falsos alarmes em cerca de 70%

Pesquisadores do Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas da USP (IAG-USP) desenvolveram uma ferramenta de inteligência artificial que prevê a rota e a intensidade de tempestades em curtíssimo prazo — até 30 minutos à frente, com atualização a cada 5 minutos. O trabalho, apoiado pela FAPESP, é de Andrea Salome Viteri López, pesquisadora de pós-doutorado, e de seu orientador, Carlos Augusto Morales Rodriguez, e foi divulgado pela Agência FAPESP em 1º de outubro de 2026.

Como funciona

O sistema, chamado TITAN-LSTM, combina duas peças:

• o TITAN, algoritmo dos anos 1990 que identifica e acompanha cada tempestade individualmente;
• uma LSTM, tipo de rede neural projetada para memorizar sequências de eventos ao longo do tempo.

Em vez de analisar as imagens brutas de radar, o TITAN transforma cada tempestade em um conjunto de números — área de precipitação, volume, medidas de intensidade, dimensões e vetor de deslocamento. A LSTM aprende como essas características evoluem e projeta a evolução seguinte.

Os resultados

• O índice de acerto subiu de cerca de 0,2 para cerca de 0,7 nos primeiros minutos de previsão;
• Os falsos alarmes caíram quase 70%;
• O erro na intensidade da chuva ficou em torno de 3 mm/h para previsões de 5 minutos e de 3 a 4 mm/h para as de 30 minutos.

Dados e equipamento

Os pesquisadores usaram observações do radar da barragem de Ponte Nova, na região de São Paulo, de 2016 a 2019, num raio de 120 km. De mais de 32 mil tempestades, selecionaram 439 que atendiam a critérios rígidos (mais de 20 minutos de duração e sem fusão com outras). Foram usadas 307 para treinar o modelo e 132 para testá-lo. O treinamento levou cerca de 20 minutos em um notebook comum, com Python — não requer supercomputador.

O que ainda não faz

O sistema trata apenas tempestades “contínuas”, isto é, objetos únicos que não se fundem nem se dividem durante a evolução. Os casos mais complexos — em que tempestades se juntam ou se separam — continuam em desenvolvimento, segundo López. Os próximos passos são expandir o sistema para esses cenários, adaptá-lo a outras redes de radar do Brasil e, no futuro, compartilhar as previsões com órgãos de prevenção de desastres.

Por que importa

Em cidades como São Paulo, tempestades rápidas causam alagamentos e quedas de árvores em minutos. Uma previsão confiável de 30 minutos, que rode em equipamento barato, abre caminho para alertas locais úteis para defesa civil, transporte e eventos. Os resultados, porém, vêm de uma única região e de um período de quatro anos, e precisam ser validados em outras regiões e épocas antes de uso operacional.

Nota da redação: texto elaborado pelo NTB a partir da notícia da Agência FAPESP (01/10/2026). Os números são os divulgados pelos pesquisadores; o NTB não leu o artigo científico original. A avaliação final é do NTB.