As enchentes não podem ser evitadas, mas podem ser previstas de forma confiável - em todo o mundo
Registrar a precipitação, medir os níveis de água, calcular modelos meteorológicos diários e, por fim, enviar avisos via transmissão celular. O esforço envolvido é grande, mas o retorno do investimento é alto se os moradores em risco puderem primeiro proteger suas casas e depois ter tempo suficiente para se colocar em segurança.
É claro que o sistema de detecção e aviso de inundações não é absolutamente confiável. No entanto, ele oferece um alto nível de proteção que não pode ser fornecido em regiões sem a infraestrutura necessária. Portanto, se o tempo de aviso não for de 5 dias, mas de zero dias, as pessoas, mas também suas propriedades e meios de subsistência, estarão particularmente em risco.
Um novo sistema para prever o risco de inundações demonstra que isso não precisa acontecer. Graças aos dados precisos do dia e à inteligência artificial adequadamente treinada, ele pode acompanhar os melhores modelos disponíveis atualmente para a previsão de condições climáticas severas. No entanto, isso também é possível em regiões do mundo onde essas previsões não estão disponíveis no momento devido à falta de uma rede densa de estações de medição. O tempo gasto no supercomputador para os cálculos diários também é caro.
Os pesquisadores, incluindo os do Google, do Helmholtz Center em Leipzig e da RAND Corporation na Califórnia, usaram dados meteorológicos de uma média de 30 anos de 5.680 bacias hidrográficas. Isso significa um total de cerca de 150.000 anos de registros meteorológicos, resumidos em 60 gigabytes de dados. E a coleção continua a crescer.
Diz-se que o treinamento da inteligência artificial no processador gráfico Nvidia Tesla V100 levou apenas algumas horas. Depois disso, são necessárias cerca de 10 horas para a previsão. Vejam só: quando comparada com desastres de enchentes anteriores, a IA atinge uma taxa de acerto maior do que as previsões meteorológicas clássicas realizadas na época. Ao mesmo tempo, o esforço geral necessário é significativamente menor.
Embora isso dificilmente ajude regiões com uma coleção já densa de dados meteorológicos, ajuda em muitas áreas remotas e, especialmente, em áreas pobres, mas densamente povoadas. Embora não houvesse nenhuma alteração no tempo de alerta na Europa, na América do Norte ou no Leste Asiático, o tempo entre um alerta e o aumento das enchentes se multiplicaria na África, na América Central ou no Sudeste Asiático, por exemplo.
Tudo o que foi necessário para esse estudo foram dados disponíveis publicamente, que primeiro tiveram de ser coletados, e um processador de alto desempenho que custou pouco menos de € 7.000 (US$ 7.500). É possível fazer muito com apenas algumas das informações mais importantes sobre vento, umidade e temperatura.
