IA aprimora a confiabilidade global de previsão de inundações

As pessoas confiam no Google para obter informações confiáveis durante crises para proteger a si mesmas e seus entes queridos. As inundações, sendo o desastre natural mais comum, afetam quase 1,5 bilhão de pessoas — cerca de 19% da população mundial — que enfrentam riscos significativos de inundações severas. Além de ameaçar vidas, as inundações também causam cerca de 50 bilhões de dólares em danos econômicos globalmente a cada ano.

Durante a maior parte da história, prever inundações com precisão em grande escala foi difícil devido à complexidade do problema e à falta de recursos e dados necessários. Com apenas uma pequena fração dos rios do mundo monitorada por medidores de fluxo, isso representava um grande desafio de segurança, especialmente para pessoas em países em desenvolvimento e comunidades carentes.

Em um novo artigo publicado na Nature, exploramos como a AI pode revolucionar a previsão de inundações, alcançando áreas mais afetadas pelas mudanças climáticas. Nossas descobertas mostram que a AI nos ajudou a prever inundações fluviais com maior precisão até 7 dias antes. Isso nos permitiu oferecer previsões de inundações em 80 países, cobrindo 460 milhões de pessoas. Também disponibilizamos essas previsões por meio do Google Search, Google Maps e notificações no Android sempre que possível.

Nosso blog de pesquisa aprofunda o artigo, mostrando como as tecnologias hidrológicas globais baseadas em AI da Google Research podem melhorar significativamente a previsão de inundações em comparação com os padrões atuais. Isso é especialmente importante em países com dados limitados sobre inundações, permitindo-nos expandir a previsão globalmente. Sistemas de alerta precoce podem reduzir drasticamente as fatalidades, e prazos de antecedência estendidos são um divisor de águas para as comunidades. Nossa tecnologia ampliou a confiabilidade das previsões globais de zero para cinco dias em média, e melhoramos as previsões na África e na Ásia para equipará-las às da Europa usando AI.

Essa informação agora é uma ferramenta para pessoas, comunidades, governos e organizações de ajuda tomarem medidas preventivas e protegerem populações vulneráveis. Não foi uma jornada fácil, especialmente em áreas com dados escassos e altos impactos de inundações. Ao lançarmos nosso último artigo, vamos refletir sobre alguns momentos-chave em nossa busca por usar a AI para previsões precisas de inundações fluviais:

Nosso primeiro piloto na Índia nos ensinou uma lição valiosa

Nossa jornada começou com um piloto na região de Patna, na Índia. Bihar, onde Patna está localizada, é um dos estados mais propensos a inundações na Índia, com muitos residentes enfrentando a constante ameaça de inundações devastadoras. Colaboramos com autoridades locais e usamos dados em tempo real para desenvolver previsões de inundações, integrando-as ao Google Public Alerts em 2018.

Alimentamos nossos modelos com uma combinação de eventos históricos, níveis de rios e dados de terreno, executando centenas de milhares de simulações para criar previsões detalhadas de inundações fluviais. Embora esse método buscasse precisão para locais específicos, nosso objetivo final era enfrentar o desafio global. Acreditávamos que o aprendizado de máquina poderia ajudar a escalar a previsão de inundações mundialmente.

Iniciando colaborações com a comunidade de pesquisa e científica

Em 2019, expandimos nossa cobertura de previsão de inundações em 12 vezes, enviando 800.000 alertas para aqueles em áreas afetadas enquanto melhorávamos nossa tecnologia de previsão. À medida que explorávamos mais profundamente o potencial do aprendizado de máquina, começamos a trabalhar com pesquisadores acadêmicos para combinar simulações de inundações baseadas em física hidrológica com nossos métodos de AI.

Nossa pesquisa e o progresso com redes de Memória de Curto e Longo Prazo (LSTMs) para previsões precisas de inundações nos inspiraram a vislumbrar uma plataforma global de previsão de inundações de ponta a ponta. Essa plataforma entregaria informações confiáveis, mesmo em regiões sem medidores de inundações.

A previsão de inundações foi ainda mais expandida, mas limitada pela disponibilidade de dados locais

Com base no sucesso do nosso piloto na Índia, ampliamos nossas previsões por toda a Índia e para Bangladesh, alcançando 360 milhões de pessoas. Conseguimos previsões de até 48 horas antes graças aos avanços de nossa tecnologia. No entanto, nossos modelos dependiam de dados de fluxo locais, o que tornava a expansão para outros países desafiadora.

A mudança para um modelo global de previsão de inundações baseado em AI e expansão para mais de 80 países

Percebendo as limitações de depender de dados locais e com o avanço da pesquisa em AI, mudamos para um modelo global. Usamos fontes de dados globais para treinar nossas redes LSTM, com o objetivo de prever inundações mesmo em áreas sem dados de fluxo locais.

Em 2022, lançamos a plataforma Flood Hub, oferecendo previsões em 20 países — incluindo 15 na África — onde a previsão era anteriormente limitada pela escassez de dados. Até 2023, expandimos para mais 60 países na África, Ásia-Pacífico, Europa e América do Sul e Central, cobrindo 460 milhões de pessoas. Agora, as previsões em tempo real no Flood Hub estão acessíveis gratuitamente para muitas comunidades vulneráveis em países em desenvolvimento. Graças ao nosso modelo global baseado em AI, o acesso à previsão de inundações na África agora está equiparável ao da Europa.

Trabalhando em parceria

Para continuar avançando a ciência e a pesquisa e fazer uma diferença real onde é mais necessário, sabemos que a colaboração com acadêmicos, governos locais e organizações internacionais é crucial.

Trabalhamos com grupos de ajuda internacional para fornecer previsões de inundações acionáveis e colaboramos com a Organização Meteorológica Mundial (WMO) para apoiar sistemas de alerta precoce, particularmente a iniciativa Early Warnings for All, que visa fornecer alertas precoces sobre riscos climáticos para todos até 2027. Também estamos estudando como a AI pode enfrentar desafios do mundo real enfrentados por agências nacionais de previsão de inundações.

Trabalhamos de perto com acadêmicos e organizações hidrológicas por meio de workshops anuais e iniciativas como nosso projeto Caravan, que padroniza e agrega conjuntos de dados existentes.

Nossa jornada está longe de terminar

À medida que as mudanças climáticas pioram, as inundações podem ocorrer inesperadamente. Nosso objetivo é continuar usando nossa pesquisa e tecnologia para expandir nossa cobertura, prever outros eventos relacionados a inundações, como inundações repentinas e urbanas, e explorar como a AI pode abordar desafios mais amplos de adaptação climática e questões de sustentabilidade.