Por muito tempo, agricultores e navegadores confiavam em cata-ventos para previsões rudimentares do clima.
Uma mudança súbita na direção do vento, por exemplo, poderia indicar alterações na pressão atmosférica e a aproximação de uma tempestade.
Hoje, a combinação entre inteligência artificial (IA) e tecnologia de localização leva essa capacidade a um novo patamar: prever não apenas onde eventos climáticos podem ocorrer, mas a probabilidade de que determinadas condições causem danos a ativos específicos.
Confira o vídeo original aqui!
Resumo: Os avanços em IA geoespacial — demonstrados neste vídeo curto — tornam análises de risco complexas mais acessíveis e acionáveis, ajudando líderes a mitigar impactos de desastres naturais.
Do mapeamento à previsão: o papel do GIS
Setores como utilities (energia e saneamento), telecomunicações, óleo e gás, seguradoras e outros já utilizam sistemas de informação geográfica (GIS) para mapear e analisar os impactos de eventos climáticos.
Com o poder preditivo da IA geoespacial ou GeoIA, essas organizações estão superando o estágio de resposta reativa. Agora, é possível agir de forma proativa, protegendo infraestruturas críticas e mantendo a operação mesmo diante de ameaças como tempestades e incêndios florestais.
Antecipando impactos: um exemplo em tempo real
Imagine um gestor operacional em uma concessionária de energia elétrica monitorando uma tempestade de inverno a centenas de quilômetros de distância.
Com o apoio de um dashboard GIS, ele pode prever onde três fatores climáticos vão se cruzar: temperaturas negativas, precipitação e ventos fortes.
A sobreposição desses fatores pode causar um fenômeno chamado galope — quando o gelo acumulado nos cabos faz com que eles oscilem violentamente com o vento, levando à quebra de postes e interrupções no fornecimento de energia.
Com base em dados históricos e na configuração geográfica da rede, o algoritmo de IA prevê 88% de chance de que isso ocorra em um trecho da linha de transmissão no condado de Walworth, em Wisconsin.
Automatizando respostas e treinando sistemas
Esse mesmo sistema poderia ser automatizado para identificar todos os trechos com mais de 60% de chance de sofrer danos, permitindo que equipes locais sejam mobilizadas antes da ocorrência — o que reduz o tempo de resposta e os impactos para os clientes.
Após o evento, especialistas em GIS avaliam a precisão das previsões e realimentam o modelo de IA com os resultados, aprimorando as próximas análises.
Planejamento de riscos com análise preditiva
As capacidades preditivas da IA já estão integradas em tecnologias GIS avançadas.
Em desafios mais específicos, empresas podem incorporar modelos externos — como foi o caso deste exemplo, que utilizou o Watson da IBM.
Embora o foco aqui seja o risco de tempestades de inverno no setor elétrico, a lógica se aplica a diversos setores:
Empresas florestais podem prever o risco de incêndios com base em padrões de umidade, vegetação, calor e chuvas.
Gestoras imobiliárias costeiras podem calcular a probabilidade de alagamentos com base em marés, erosão, chuvas e ressacas.
Se “prevenir é melhor do que remediar”, a IA geoespacial entrega precisão e agilidade na preparação para desastres. Ao antecipar locais de risco antes que o pior aconteça, líderes empresariais podem substituir respostas emergenciais caras por prevenção estratégica e eficaz.
Conteúdo traduzido do original de Pat Hohl da Esri.
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