A partir desse conjunto de informações, o sistema projeta o nível das águas para as próximas semanas, com erro médio inferior a 2%, segundo os pesquisadores.

“A rede neural funciona como o cérebro humano. Cada neurônio processa as informações que recebe, como cotas e índices de chuva, e, com o tempo, o modelo aprende o comportamento do rio”, explicou Diogo Gomes dos Santos, aluno de Engenharia de Computação da UEA e responsável pelo desenvolvimento do projeto.

O estudante testou dois tipos de redes neurais: Multilayer Perceptron (MLP) e Long Short-Term Memory (LSTM) para comparar o desempenho e a precisão de cada uma.

“Como o nível do rio é uma série temporal, o modelo consegue prever o que vem depois com base nos dados anteriores”, disse o aluno.

Antes de entrar em operação, cada nova previsão gerada pela IA passa por um processo de simulação e validação. Os pesquisadores comparam os resultados obtidos com dados reais. Quando há diferença significativa, o modelo é ajustado e reprocessado para aumentar a confiabilidade das projeções.

Inicialmente aplicado ao Rio Negro, em Manaus, o sistema está sendo expandido para outras bacias, como os rios Madeira, Solimões e Amazonas. Hoje, ele gera previsões de até 30 dias, com precisão considerada alta para a complexidade dos fenômenos naturais da região.

Os resultados das simulações feitas no laboratório já são utilizados em boletins e relatórios que abastecem o sistema de informações do governo do estado. Os dados ajudam órgãos de gestão ambiental, logística e defesa civil a se anteciparem a períodos de estiagem ou cheia, que impactam desde o transporte fluvial até o abastecimento de comunidades ribeirinhas.

“É uma IA criada dentro da UEA, no Amazonas, com potencial de apoiar tanto o poder público quanto o setor privado. Ela contribui para o planejamento da logística, do transporte, da agricultura e de ações emergenciais”, afirmou o coordenador do LabClim, professor e doutor em meteorologia, Francis Wagner.

Além de integrar o sistema de monitoramento estadual, a equipe prepara o lançamento de um aplicativo próprio, previsto para os próximos meses. A ferramenta vai reunir informações de chuva, temperatura e nível dos rios em tempo real, permitindo que qualquer pessoa, de gestores a ribeirinhos, acompanhe as previsões diretamente pelo celular.

Atualmente, as previsões do laboratório são divulgadas a cada 15 dias em boletins disponíveis no site e nas redes sociais do LabClim.

“A ideia é que o modelo evolua para previsões cada vez mais detalhadas e acessíveis, permitindo que as comunidades e o poder público consigam agir antes que os impactos climáticos sejam sentidos”, completou Francis.

A iniciativa reforça o papel da ciência produzida na Amazônia para enfrentar desafios típicos da região. Com o avanço das mudanças climáticas e a intensificação de fenômenos como El Niño e La Niña, o uso da inteligência artificial tem se mostrado essencial para antecipar eventos extremos e reduzir prejuízos ambientais e econômicos.

“É uma tecnologia feita aqui, por gente daqui, voltada para resolver problemas do nosso território”, resumiu o professor.

A pesquisa sobre o desenvolvimento do modelo de inteligência Artificial para previsão de secas e enchentes é financiado pela Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado do Amazonas (Fapeam).