Cientistas desenvolvem modelos de IA capazes de prever futuras condições de seca com alta precisão

Pesquisa, publicada na revista Relatórios científicosdestaca as vantagens substanciais do uso de modelos de IA em relação aos índices convencionais de seca na previsão das causas e do avanço das condições que levam à escassez de chuva e água.

“Os resultados foram promissores. Os modelos de IA foram capazes de prever condições futuras de seca com alta precisão. Os modelos de IA demonstraram fortes correlações com múltiplos indicadores de seca e superaram consistentemente os índices existentes”, disse o Dr. Mohamed Abdallah, Professor Associado de Engenharia Civil da Universidade de Sharjah e principal autor do estudo.

A importância da pesquisa está em seu potencial de permitir que autoridades monitorem a seca e forneçam estratégias de resposta adequadas. Os autores integraram a IA na previsão da seca, fornecendo o que eles apresentam como previsões mais confiáveis ​​do que as disponíveis até agora.

Os autores atribuem a ausência de previsões confiáveis ​​de seca à natureza complexa do fenômeno e às condições hidroclimáticas variáveis.

Eles escrevem: “Como resultado da complexidade inerente dos fenômenos de seca e das diferenças nas condições hidroclimáticas, nenhum índice universal de seca está disponível para monitorar efetivamente a seca em todo o mundo. Portanto, este estudo teve como objetivo desenvolver um novo índice meteorológico de seca para descrever e prever a seca com base em vários modelos de inteligência artificial (IA)”.

Os autores ressaltam em seu estudo as limitações dos índices tradicionais de seca. Para identificar essas desvantagens, eles treinaram vários modelos avançados de inteligência artificial (IA) usando dados climáticos históricos e níveis de umidade do solo para aumentar a precisão da previsão de seca.

“Comparamos os índices baseados em IA desenvolvidos com vários índices convencionais de seca com base em suas correlações com vários indicadores de seca. Nossos modelos de IA provaram ser particularmente eficientes em capturar mudanças climáticas extremas, com precisão de previsão aprimorada”, disse o Dr. Abdallah.

“Essa capacidade é vital em regiões onde a crescente escassez de água e flutuações climáticas mais severas representam desafios significativos. Nossos modelos de IA podem ajudar no planejamento de recursos hídricos de forma mais eficiente e na mitigação dos impactos das secas nos ecossistemas.

“Implementar essa abordagem baseada em dados é especialmente importante, pois permite uma melhor adaptação aos desafios impostos pelas mudanças climáticas, especialmente em regiões mais suscetíveis aos seus efeitos.”

A pesquisa comprova que a IA pode ser uma ferramenta poderosa na avaliação da seca, potencialmente abrindo caminho para estratégias de gestão mais eficazes e proativas sobre como combater a escassez de água.

“No geral, as descobertas provaram que modelos de computação suave podem ser considerados abordagens robustas para a modelagem rápida e precisa da seca”, escrevem os autores. “Este artigo apresentou novos índices de seca de alto desempenho que podem fornecer aos tomadores de decisão uma ferramenta confiável para gerenciamento e monitoramento da seca.”

O Dr. Abdallah disse que as descobertas a que ele e seus colegas chegaram não eram meramente teóricas, mas traziam implicações consideráveis. “Esses avanços não são meramente acadêmicos; eles representam um passo transformador em direção à revolução da preparação e resposta à seca, garantindo que as comunidades possam suportar e se adaptar melhor às realidades climáticas em evolução.

“A importância deste projeto está em seu potencial para revolucionar as práticas de gestão da seca. Ao fornecer previsões mais precisas e oportunas, os índices de seca baseados em IA desenvolvidos podem ajudar formuladores de políticas, planejadores rurais e fazendeiros a tomar decisões mais bem informadas, potencialmente mitigando os efeitos adversos das secas na agricultura e nos recursos hídricos.”

“No Oriente Médio, por exemplo, onde os recursos hídricos estão precariamente posicionados, a capacidade de prever e mitigar os impactos da seca pode afastar a região de potenciais crises socioeconômicas e geopolíticas e promover a estabilidade na produção agrícola e na gestão da água”, disse Abdulrahman Abdeljaber, assistente de pesquisa do Departamento de Engenharia Civil e Ambiental da Universidade de Sharjah e coautor.

A pesquisa desenvolve uma metodologia que pode ser adaptada para as necessidades específicas de diferentes regiões de acordo com os dados climáticos e ambientais disponíveis. “Essa abordagem fornece implicações práticas ao aprimorar os sistemas de monitoramento de seca, que permitem alertas mais precoces. Esses avanços permitem que governos e fazendeiros otimizem o uso de água e estratégias de armazenamento durante períodos de seca.”

A ferramenta inovadora de IA desenvolvida pelos autores foi projetada para auxiliar na melhor alocação de recursos, no planejamento agrícola e na gestão de desastres, garantindo que a segurança hídrica e alimentar não seja comprometida à medida que as mudanças climáticas se intensificam.

A ferramenta tem a capacidade de fornecer alertas precoces e dados mais precisos, capacitando regiões áridas a se prepararem e enfrentarem efetivamente as duras realidades da seca causada pelo clima.

O principal autor do estudo, Mhamd Oyounalsoud, assistente de pesquisa do Departamento de Engenharia Civil e Ambiental da Universidade de Sharjah, disse que o estudo é uma prova de que a IA é uma ferramenta eficiente para avaliação e monitoramento de secas, fornecendo aos especialistas meios para adotar “estratégias de mitigação em regiões com escassez de água”.

Índices de seca baseados em IA, como os desenvolvidos pelos autores, devem permitir estratégias de gestão de água mais otimizadas, que são cruciais para manter a segurança alimentar, principalmente em um mundo em meio a uma grave crise climática.

“Ao integrar a IA ao monitoramento da seca, oferecemos uma abordagem transformadora que aprimora a tomada de decisões na alocação de recursos, essencial para regiões que enfrentam escassez persistente de água”, disse o Dr. Abdullah Yilmaz, professor sênior da Escola de Computação da Universidade Australiana La Trobe e coautor.