Como a IA pode ajudar a melhorar o projeto de edifícios em áreas atingidas por furacões?

Uma nova temporada de furacões está prestes a começar na bacia do Atlântico, em uma janela de tempo que vai de 1º de junho a 30 de novembro, e que atinge um pico estimado de acordo com o clima por volta de 10 de setembro.

As previsões sobre o quão diferente do normal será esta temporada já começaram em grandes centros de previsão, embora o Escritório Nacional de Administração Oceânica e Atmosférica ainda não tenha sido emitido até o final de maio. (NOAA), uma das previsões mais esperadas devido ao seu alto nível de confiança.

Atualmente, a Universidade Estadual do Colorado (CSU) prevê que a temporada de furacões será normal ou ligeiramente abaixo da média, mas, inversamente, The Weather Company, uma empresa IBM e Atmospheric G2, está prevendo uma temporada um pouco mais ativa.

Prédios preparados para enfrentar furacões

Essas previsões são levadas em consideração pelos moradores das áreas costeiras e tomadores de decisão, para planejar e mitigar possíveis impactos nos próximos meses. As perdas econômicas devido a danos geralmente se concentram no litoral, onde os edifícios são construídos para tentar resistir ao impacto dos ventos com força do furacão.

O design resistente ao vento pode incluir materiais como concreto ou vidro resistente a impactos e estruturas de aço.

Hospitais, por exemplo, são mais importantes que restaurantes e, portanto, devem ser construídos para resistir a tempestades mais fortes.

Determinar o nível de vento que um edifício deve suportar pode ser complicado, mas os engenheiros podem ter encontrado uma grande ajuda na inteligência artificial. Em um novo estudo publicado em março na Artificial Intelligence for the Earth Systems, Rikhi Bose, Adam Pintar e Emil Simiu, pesquisadores do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST, sigla em inglês), tentou uma abordagem inédita.

Inteligência artificial e furacões: uma nova abordagem sem precedentes

Em vez de tentar construir matematicamente uma tempestade a partir do zero, usando pontos de medição esparsos como os modelos atuais, eles ensinaram algoritmos de aprendizado de máquina para imitar dados reais de furacões.

“Imagine que você tem uma segunda Terra, ou mil Terras, onde você pode observar furacões por 100 anos e ver onde eles atingem a costa, quão intensos eles são. Essas tempestades simuladas, se se comportarem como furacões reais, podem ser usadas para criar os dados nos mapas quase que diretamente”, disse Pintar, coautor do estudo.

As simulações podem representar com precisão a trajetória e a velocidade do vento de uma coleção de tempestades reais. Os autores sugerem que a simulação de vários furacões realistas com a nova abordagem pode ajudar a desenvolver diretrizes aprimoradas para projetos de construção em regiões propensas a furacões.

Pontuação alta: “seria muito difícil identificar um furacão simulado de um real”

Com informações de qualidade suficientes para estudar, os algoritmos de aprendizado de máquina podem construir modelos com base em padrões que descobrem em conjuntos de dados que outros métodos podem perder. Esses modelos podem simular comportamentos específicos, como a força do vento e o movimento de um furacão.

Na nova pesquisa, o material de estudo foi apresentado no banco de dados da Dados de furacões no Atlântico do Centro Nacional de Furacões (HURDAT2), contendo informações sobre furacões que remontam a mais de 100 anos, como as coordenadas de suas trajetórias e a velocidade do vento.

Os pesquisadores dividiram dados de mais de 1.500 tempestades em conjuntos para treinar e testar seu modelo. Quando desafiado a simular simultaneamente a trilha e o vento de tempestades históricas que não havia visto antes, o modelo teve uma pontuação alta.

"Funciona muito bem. Dependendo de onde você olha ao longo da costa, seria muito difícil distinguir um furacão simulado de um real, honestamente”, disse Pintar.