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    Descubra o Papel Surpreendente da IA na Batalha das Cidades Contra as Mudanças Climáticas!

    Redação Diário de GoiâniaBy Redação Diário de Goiânia24/03/20254 Mins Read
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    As mudanças climáticas impõem novos desafios à ciência do clima e à própria IA — Foto: Freepik/rawpixel.com/Creative Commons
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    A inteligência artificial (IA) está se mostrando uma ferramenta valiosa para ajudar as cidades a enfrentarem os desafios das mudanças climáticas. Com dados mais detalhados e precisos, a IA pode ser utilizada para mitigar os impactos da crise climática, como temperaturas extremas e desastres naturais que vêm se tornando cada vez mais frequentes e intensos. Prevê-se que o uso da IA nesse contexto deverá crescer nos próximos anos.

    Nos últimos dez anos, houve avanços significativos na aplicação da inteligência artificial relacionada ao clima. Isso permite a geração de previsões e estimativas com um nível de precisão nunca antes alcançado. Enquanto as antigas metodologias de previsão de clima operavam em escalas de dezenas de quilômetros, a nova IA pode analisar dados com uma resolução que considera características em escala de metros, explicou Gabriel Perez, um especialista que cofundou a MeteoIA, uma empresa que trabalha com previsões meteorológicas.

    Essa nova capacidade de detalhamento permite simular como elementos como áreas verdes, diferentes padrões de urbanização e intervenções urbanas afetam o microclima de bairros e até mesmo de ruas individuais. Com essa informação, é possível planejar cidades de maneira mais resiliente, ajustando fatores como conforto térmico e qualidade do ar para cada área.

    Na MeteoIA, por exemplo, foi desenvolvido um sistema chamado MIA, que treina modelos de IA para diversas aplicações climáticas. Isso inclui a previsão de chuvas e vazões em usinas hidrelétricas, ajudando o setor de energia, assim como melhorando as análises de risco para seguradoras. O sistema se adapta às especificidades de cada região, tornando-se uma ferramenta versátil e robusta.

    Outro desenvolvimento recente na área de IA climática é o modelo Heat Resilience do Google, que usa imagens de satélites para ajudar as cidades a combaterem as chamadas “ilhas de calor”. Essas são áreas com muitos asfaltos e pouco verde, que tendem a ser significativamente mais quentes do que as partes mais arborizadas da cidade. Essa ferramenta pode ajudar planejadores urbanos a identificar como tornar essas áreas mais frescas, por exemplo, através do plantio de árvores ou da utilização de materiais que refletem o calor.

    Atualmente, essa ferramenta está sendo testada em várias cidades dos Estados Unidos, onde autoridades usam a tecnologia para identificar os bairros mais vulneráveis ao calor extremo e buscar soluções adequadas.

    No Brasil, a aplicação da IA para planejamento urbano é igualmente promissora. Pesquisadores como Jean Ometto, do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), ressaltam que a IA pode otimizar o uso de recursos nas cidades, como a energia elétrica, e auxiliar na mitigação de eventos climáticos extremos, como enchentes.

    A IA não apenas aprimora a previsão do clima, mas também pode ajudar na gestão do risco de desastres urbanos. Por exemplo, em São Paulo, as informações sobre eventos climáticos, como a intensidade da chuva, ajudam a alimentar modelos de IA, que então podem prever situações semelhantes no futuro. Isso é vital para que as cidades possam se preparar e responder de forma mais eficaz a desastres climáticos.

    Com um volume crescente de dados disponíveis, a combinação de informações históricas e geográficas com análises de IA faz com que as cidades possam prever onde desastres podem ocorrer, aumentando assim o tempo de resposta e a capacidade de mitigação. Apesar das dificuldades apresentadas pelo clima em constante mudança, os dados contínuos e os modelos tradicionais de previsão ainda são fundamentais para treinar a IA.

    No entanto, o pesquisador Gabriel adverte que a qualidade dos dados é essencial para o sucesso dessa tecnologia. Embora as ferramentas de IA possam ser mais precisas e menos custosas, o desafio permanece: a necessidade de dados de qualidade que possam levar em conta as complexidades introduzidas pelas mudanças climáticas ao longo do tempo.

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