A inteligência artificial pode ser uma das principais ferramentas para o Brasil lidar com os impactos das mudanças climáticas. Essa foi uma das mensagens da palestra de abertura do terceiro Seminário do Observatório Brasileiro de Inteligência Artificial (OBIA), do NIC.br. Quem conduziu a apresentação foi Paulo Nobre, professor e climatologista do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).

Em uma fala que misturou ciência climática, tecnologia e exemplos do cotidiano, ele defendeu que a IA não deve ser vista como substituta da ciência, mas como uma tecnologia capaz de ampliar a capacidade de monitorar, prever e responder a eventos extremos. Nobre provocou a plateia ao afirmar que o problema climático já mudou de natureza, pois insistir apenas na ideia de emergência não traduz mais o tamanho do desafio. “Nós já ultrapassamos o limite no qual os eventos começam a ocorrer de uma maneira cada vez maior”, alertou.

Segundo o climatologista, o mundo já entrou em uma fase em que secas, enchentes, ondas de calor e outros eventos extremos precisam ser considerados no planejamento de cidades, setores econômicos e políticas públicas.

A diferença entre a variabilidade natural do clima e uma mudança efetiva no comportamento climático é quando a distribuição dos eventos muda, situações que antes eram consideradas excepcionais passam a ocorrer com maior frequência. “A nossa imaginação de eventos extremos está sendo desafiada pela própria realidade. O que está acontecendo não são projeções numéricas”, apontou Nobre. O resultado é um cenário mais difícil de prever apenas com referências históricas. Ele citou episódios recentes de chuvas extremas e outras ocorrências para mostrar que a realidade vem desafiando aquilo que costumávamos considerar possível.

O problema também tem uma dimensão social. Populações mais vulneráveis tendem a sofrer primeiro, mas o impacto pode atingir diferentes grupos conforme os eventos se tornam mais frequentes e intensos.

Onde a inteligência artificial entra

Nobre apresentou aplicações nas quais a IA já está sendo explorada na área climática, principalmente em observação da Terra, modelagem, previsão e processamento de dados.

Uma das mudanças está nos próprios satélites que, em vez de simplesmente transmitir grandes volumes de imagens para processamento posterior, possuem sensores inteligentes e podem analisar informações ainda a bordo, enviando dados mais relevantes para os centros de pesquisa.

“Com a inteligência artificial, errar a previsão não é mais um problema, é dado. Agora nós aprendemos com o tempo em que condições o modelo causa aquele erro”, explicou. A IA ajuda os modelos climáticos a identificar onde suas próprias previsões apresentam maior probabilidade de erro. Em vez de tratar o erro apenas como uma falha, os pesquisadores podem usá-lo como informação para aprimorar previsões futuras.

Essa abordagem pode ser especialmente importante para eventos extremos. Com modelos treinados e grandes conjuntos de dados, pesquisadores conseguem trabalhar com diferentes cenários e estimar faixas de incerteza para determinadas previsões.

Previsões mais detalhadas

Outro exemplo apresentado envolve a resolução dos modelos climáticos. O climatologista explicou que modelos globais utilizados pelos pesquisadores trabalham com grades de dezenas de quilômetros, enquanto técnicas de IA podem ajudar a chegar a escalas muito menores.

Segundo ele, o trabalho desenvolvido no INPE busca reduzir essa escala para aproximadamente 2 quilômetros e, em determinados casos, até 200 metros. Isso abre espaço para previsões mais específicas e potencialmente mais úteis para municípios, regiões agrícolas e sistemas de infraestrutura.

A IA também pode preencher lacunas quando não existem sensores suficientes em determinada região. Algoritmos podem estimar dados ausentes a partir das informações disponíveis, ampliando a capacidade de monitoramento. Essa combinação entre sensores de baixo custo, satélites, modelos físicos e inteligência artificial aparece como uma das frentes mais promissoras apresentadas.

IA não substitui a ciência

Apesar do entusiasmo com a tecnologia, Nobre fez questão de colocar limites para a aplicação da IA: “nós hoje entendemos que não existe bala de prata. A IA não substitui a modelagem física, ela complementa“. Para ele, não existe uma solução tecnológica única capaz de resolver o problema climático.

A ideia é combinar diferentes ferramentas. Modelos físicos continuam fundamentais para representar o funcionamento do sistema climático, enquanto a IA pode acelerar processos, encontrar padrões, corrigir vieses, ampliar resoluções e trabalhar com grandes volumes de dados.

O professor também destacou a importância de desenvolver soluções específicas para as necessidades brasileiras. Em vez de simplesmente tentar competir com grandes empresas globais de tecnologia, o país poderia concentrar esforços em modelos especializados em temas como clima brasileiro, Amazônia e fenômenos como El Niño.

Isso inclui sistemas capazes de responder perguntas muito mais específicas, como a probabilidade de uma enchente em determinada cidade ou região.

Um desafio que também é tecnológico

A palestra terminou com uma mensagem que extrapolou a tecnologia. Nobre defendeu uma maior cooperação entre universidades, institutos de pesquisa, governo, empresas e sociedade. Na visão dele, o Brasil tem uma oportunidade de desenvolver soluções próprias e ampliar sua participação internacional na agenda climática. A inteligência artificial aparece como uma peça dessa estratégia, mas não funciona isoladamente.

A preparação passa pela formação das próximas gerações. O climatologista destacou a necessidade de investimentos em ciência nas escolas, estímulo à curiosidade e maior aproximação de crianças e jovens com pesquisa e tecnologia.

Se não é mais possível contar apenas com a mitigação para evitar os impactos das mudanças climáticas, o Brasil precisa ampliar sua capacidade de adaptação. Nobre finalizou falando que “A IA é um multiplicador extraordinário, um multiplicador da nossa capacidade de fazer e eu estou vivendo isso lá no que nós fazemos. E o caminho é cooperativo. Nós precisamos nos dar as mãos. Nós precisamos romper a tensão superficial da bolha dos nossos laboratórios”.