Cefet/RJ usará inteligência artificial para aprimorar previsão do tempo no Rio

Uma parceria firmada entre o Cefet/RJ, o Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) e o Centro de Operações Rio (COR) irá desenvolver modelos computacionais de previsão do tempo específicos para a cidade do Rio. A partir de pesquisas baseadas em inteligência artificial e aprendizado de máquina (machine learning), a iniciativa prevê a formação de um grupo de trabalho para realização de estudos técnicos e troca de informações entre o Cefet/RJ, o LNCC e órgãos municipais, como o Alerta Rio.

Os coordenadores responsáveis pelo projeto no Cefet/RJ são os professores Eduardo Bezerra e Eduardo Ogasawara, ambos docentes do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPCIC). “A pós-graduação do Cefet/RJ tem uma vertente de ciência de dados, com grupos de pesquisas sobre aprendizado de máquina e data analytics, que buscam entender e estudar os fenômenos de interesse sob uma perspectiva da inteligência artificial e da mineração de dados. Esse é o foco que tem guiado a parceria do Cefet/RJ com o LNCC desde 2017, com pesquisas que incluem também a Fiocruz e a Petrobrás”, explica Eduardo Bezerra.

Na primeira etapa da cooperação, um grupo de trabalho irá realizar reuniões quinzenais, para analisar os principais desafios da previsão do tempo para a cidade. Os dados de chuva do Alerta Rio, levantados desde 1997, serão incorporados a estudos científicos, do LNCC e do Cefet/RJ, sobre eventos meteorológicos extremos.  “Iremos atuar a partir desses dados, complementando a expertise do COR com modelos de aprendizado de máquina. A partir desses modelos será possível aumentar a confiabilidade das previsões e auxiliar na prevenção de eventos climáticos graves na cidade”, explica Eduardo Bezerra. Além dos docentes, inicialmente o grupo de trabalho irá contar com a participação de mais três alunos do PPCIC, sendo uma egressa.

Como exemplo das pesquisas que vêm sendo desenvolvidas pelo grupo, Eduardo Bezerra destaca a figura abaixo, que apresenta duas perspectivas de dados de temperatura em um contexto espaço-temporal. A perspectiva espacial mostra diferentes valores de temperatura em cada ponto geográfico para um dia fixo, enquanto a perspectiva temporal destaca os valores diários medidos em uma janela de tempo (três meses) para seis locais diferentes. Segundo o professor, um grande desafio do projeto é construir modelos de previsão que levem em consideração ambos os cenários simultaneamente.

_{Figura retirada da dissertação de mestrado de Rafaela Castro, egressa do PPCIC.}

Supercomputador

O projeto inclui ainda a utilização do supercomputador Santos Dumont, do LNCC, no desenvolvimento de modelos matemáticos de previsão do tempo específicos para o Rio. O equipamento é o mais rápido da América Latina e está no ranking dos 500 mais potentes do mundo. Os resultados da parceria serão utilizados como um projeto piloto que pode ser replicado em outras cidades do país.

Além disso, no que tange à pesquisa, a parceria também irá promover a realização de dois workshops com a comunidade científica, para troca de experiência e considerações de especialistas da área, com um mapeamento de oportunidades de captação de recursos para o aprofundamento dos estudos, tanto em editais de pesquisa quanto junto a parceiros privados.