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Pesquisadores do Impa desenvolvem modelo de IA que prevê chuvas com 3 horas de antecedência

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Pesquisadores do Instituto de Matemática Pura e Aplicada (Impa) desenvolveram um modelo de inteligência artificial capaz de prever chuvas com três horas de antecedência. O Tupann utiliza imagens de satélite e cálculos matemáticos para antecipar precipitações extremas e tem potencial de ajudar cidades na gestão de eventos climáticos. 

A iniciativa nasceu em 2023 com apoio do Google Brasil e da Prefeitura do Rio de Janeiro, que cedeu os dados meteorológicos e utiliza o modelo. O doutorando do Impa Leonardo Voltarelli explica que a tecnologia foi treinada com imagens de satélites e modelos de fluxo óptico, que indicam fisicamente como as chuvas se comportam. O Impa é uma organização social vinculada ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI).

“É como se o modelo observasse o começo de um vídeo e depois nos dissesse o que vai acontecer nos próximos frames. O jeito que ele faz isso é passando primeiro por uma fase de treinamento em que mostramos vídeos completos e deixamos ele extrair informações a partir disso”, explica. 

Além de Voltarelli, fazem parte do projeto os doutorandos Antônio Catão e Melvin Poveda, com orientação do pesquisador Paulo Orenstein, todos do Impa. Os resultados do Tupann estão descritos no artigo Precipitation nowcasting of satellite data using physically-aligned neural networks. O modelo foi testado com imagens de satélites no Rio de Janeiro, Manaus, La Paz, Toronto e Miami. 

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O trabalho demonstra que o projeto tem resultados melhores ou comparáveis a outras ferramentas internacionais de previsão de curto prazo.  Os pesquisadores do Impa apontam outro diferencial do Tupann: o uso de dados de satélites em relação aos radares meteorológicos terrestres, que demandam mais custos de manutenção e têm menor cobertura.

“Os dados de satélite oferecem a possibilidade de fazer previsões em lugares desprovidos de radares terrestres, que são muitos, inclusive em regiões afetadas por chuva extrema no Brasil. Dessa forma, o Tupann surgiu naturalmente como uma maneira de utilizar os dados para ajudar a Prefeitura do Rio de Janeiro, mas que também fosse aplicável em outras regiões do globo”, afirma Orenstein.

Futuro

Os próximos passos da pesquisa serão testes do modelo em outros continentes e a ampliação do tempo de previsão. “Ainda queremos ter resultados para dados de satélite em outros continentes, principalmente na África e Ásia. Outra direção que queremos explorar é o aumento do horizonte de tempo das previsões. O Tupann combina ideias de inteligência artificial com conhecimento físico que acreditamos que podem ser úteis em previsões a partir de algumas semanas no futuro”, aponta Voltarelli.

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O projeto também foi premiado como Best Student Paper no workshop de aprendizado de máquina para sensoriamento remoto concedido durante a International Conference on Learning Representations (ICLR) 2026, um dos principais encontros de IA do mundo.  

Fonte: Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação

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Acordo de cooperação entre MCTI e Pacto Global da ONU — Rede Brasil fortalece agenda de adaptação climática no setor empresarial

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O Acordo de Cooperação firmado entre o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), por meio da Secretaria de Políticas e Programas Estratégicos, e o Pacto Global da ONU — Rede Brasil, publicado nesta quinta-feira (11), no Diário Oficial da União, fortalece a agenda de ação climática com o setor empresarial em âmbito nacional. A iniciativa anunciada durante a COP30, em Belém (PA), é um passo estratégico para integrar a natureza nas estratégias empresariais brasileiras, fortalecendo a resiliência dos negócios diante do contexto de mudança do clima.

“Considero esse trabalho bastante estratégico no sentido de promover o desenvolvimento econômico, observando práticas sustentáveis e mais resilientes aos impactos da mudança do clima. Para esse fim, é fundamental ser apoiado com a utilização da melhor ciência disponível. Esse acordo abre de fato uma nova perspectiva de trabalho de parceria com o setor empresarial, com o engajamento de diferentes segmentos da sociedade em torno do desenvolvimento sustentável tão urgente e necessário”, afirma a secretária de Políticas e Programas Estratégicos do MCTI, Andrea Latgé.

As ações serão no âmbito do projeto HUB Natureza e Clima, conduzido pelo Pacto Global. O foco será a mobilização do setor empresarial no desenvolvimento de práticas climáticas que conciliem o desenvolvimento econômico e a conservação da natureza como um mecanismo para que o setor privado contribua com o enfrentamento da crise climática e da perda de biodiversidade. O diretor-executivo do Pacto Global da ONU – Rede Brasil, Guilherme Xavier, afirma que “o HUB Natureza e Clima nasce justamente para apoiar as lideranças empresariais a enxergarem a natureza como parte indissociável de suas estratégias de mercado. Este acordo nos permitirá fornecer metodologias e ferramentas robustas para que as empresas brasileiras compreendam seus riscos e dependências à natureza, traduzindo riscos em metas ambiciosas e ações práticas e mensuráveis”.

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O plano de trabalho tem duração de quatro anos, de 2026 a 2029, e inclui a perspectiva da biodiversidade como eixo estratégico das ações estratégicas de negócio das empresas. A iniciativa conjunta contribui diretamente para a implementação do Marco Global de Biodiversidade, que estabelece metas para deter e reverter a perda de biodiversidade assim como redução das emissões de gases de efeito estufa, e do Plano Clima Adaptação. Outro eixo estratégico é a transparência climática, por meio do incentivo e ampliação dos inventários das emissões de gases de efeito estufa.

A estrutura do programa está fundamentada no compartilhamento de dados e informações relevantes entre as partes para orientar empresas e governos na tomada de decisões e prevê a realização de estudos, capacitações, pesquisas, eventos e pilotagem de frameworks científicos, ampliando a formação técnica e a disseminação de conhecimento.

Uma das ferramentas que será utilizada é a plataforma AdaptaBrasil, que fornece dados e informações sobre risco climático em setores estratégicos, como recursos hídricos e segurança energética. Uma visita técnica e aula magna estão programados para este ano sobre a plataforma. O coordenador científico do AdaptaBrasil e pesquisador sênior do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), Jean Ometto, explica que a plataforma oferece subsídios para planejamento empresarial. “Vai possibilitar o mapeamento de riscos climáticos ligados às suas cadeias produtivas das empresas”, afirma.

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A iniciativa oferecerá subsídios técnicos e práticos para apoiar as empresas na formulação de estratégias alinhadas à ciência, à Science Based Targets Network (SBTN).

Sobre o MCTI

O Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI), por meio da Coordenação-Geral de Ciência do Clima e em conjunto com suas unidades vinculadas e instituições parceiras, produz informações técnico-científicas que embasam a tomada de decisão na área climática. A pasta ministerial é responsável pelo Sistema de Registro Nacional de Emissões (SIRENE), que apresenta os resultados do Inventário Nacional de emissões e remoções de gases de efeito estufa; pelo SIRENE Organizacionais, plataforma pública e gratuita que dá visibilidade aos relatos corporativos de emissões; e pela plataforma AdaptaBrasil, que fornece informações sobre risco climático para setores estratégicos. Além de coordenar a elaboração dos Relatórios Bienais de Transparência submetidos à Convenção do Clima, entre outras atribuições. Visite: gov.br/mcti

O Pacto Global da ONU 

Rede Brasil foi criado em 2003 e, hoje, é a segunda maior rede local do mundo, com mais de 2.000 mil participantes. Os mais de 60 projetos conduzidos no país abrangem, principalmente, os temas: Água, Oceano, Resíduos, Agricultura, Florestas, Clima, Direitos Humanos e Trabalho, Anticorrupção, Engajamento e Comunicação. Para mais informações, siga @pactoglobalonubr nas mídias sociais e visite nosso website em www.pactoglobal.org.br.

Fonte: Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação

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