Uma pesquisa do Instituto de Astronomia, Geofísica e Ciências Atmosféricas (IAG) da USP combinou imagens de radar e inteligência artificial para prever a evolução de tempestades em até 30 minutos. O trabalho é da pesquisadora Andrea Salome Viteri Lopez, com orientação do professor Carlos Augusto Morales Rodriguez.
O método une a ferramenta aberta Titan, que rastreia tempestades por extrapolação, a uma rede neural LSTM treinada para prever a evolução da área e do volume das chuvas. Foram usadas imagens do radar Daee-Spol, operado pela SP Águas, entre 2016 e 2019.
Segundo o Jornal da USP, o sistema melhorou a previsão e reduziu a taxa de erros em relação ao Titan isolado, com desempenho comparável ao de modelos mais complexos e menor demanda computacional. O texto não divulga métricas de acurácia. A tese está no Banco Digital de Teses e Dissertações da universidade, e o estudo teve apoio de Fapesp e Capes.
