O aumento da frequência e intensidade de eventos climáticos extremos — secas prolongadas, cheias repentinas e crises hídricas, como os que presenciamos de forma tão intensa no ano passado nas regiões Norte e Sul do país, com a seca histórica na Amazônia e as cheias no Rio Grande do Sul — tem colocado a hidrologia operacional no centro da tomada de decisão em diferentes setores, da defesa civil à operação de usinas hidrelétricas, passando por navegação, saneamento e planejamento urbano.

Em paralelo a esses desafios, vivemos também um momento em que a Inteligência Artificial ganhou enorme projeção. O uso de IA se expandiu rapidamente e não apenas dentro da comunidade técnica, mas também entre o público geral, transformando-se em um fenômeno de escala global.

Esse movimento é extremamente positivo: amplia a acessibilidade, acelera o desenvolvimento de soluções e democratiza ferramentas antes restritas a nichos especializados.

No entanto, é fundamental reconhecer que esse crescimento vertiginoso também exige cautela.

Em áreas do conhecimento como a hidrologia, decisões impactam diretamente a segurança de pessoas e comunidades. O uso de IA precisa estar amparado por rigor técnico, revisão criteriosa e responsabilidade quanto às informações geradas e divulgadas, especialmente em situações de crise.

Monitoramento hidrológico com IA

Nesse equilíbrio — entre inovação e responsabilidade — a IA também se mostra uma poderosa aliada da hidrologia operacional. Quando utilizada de forma apropriada, integrada ao conhecimento científico e aplicada com critérios, a Inteligência Artificial pode otimizar a atuação do hidrólogo e do gestor de recursos hídricos.

A hidrologia operacional, em essência, busca transformar dados em ação, integrando monitoramento, previsão e tomada de decisão. O primeiro desafio é o monitoramento: milhares de pontos de dados chegam em tempo real a partir de telemetria, satélites, radares meteorológicos e até relatos locais.

A IA pode atuar como aliada nesse processo, detectando anomalias em séries temporais, avaliando falhas e integrando diferentes fontes em um quadro analítico coerente.

Ademais, os grandes modelos de linguagem (LLMs) já permitem compilar informações dispersas em laudos e resumos claros, capazes de destacar divergências entre dados, indicar cenários prováveis e auxiliar na indicação dos pontos mais críticos, que exigem atenção imediata.

Assim, o hidrólogo passa a contar com uma espécie de assistente digital, que organiza informações massivas e libera mais tempo para a análise interpretativa e estratégica.

Previsão hidrológica inteligente

Na previsão hidrológica, que é o coração da operação, a IA já vem há tempos sendo aplicada de forma alternativa e/ou complementar aos modelos de base física. Redes neurais e algoritmos de aprendizado de máquina, por exemplo, podem ser a metodologia principal de grandes sistemas operacionais de previsões.

Mas é na integração entre abordagens que a IA têm demonstrado seu maior potencial: ao combinar modelos físicos com técnicas de IA, é possível reduzir incertezas, corrigir viés, ajustar previsões em tempo real e melhorar a representação de fenômenos locais, seja por pós-processamento ou mesmo em processo de assimilação de dados.

Tomada de decisão diante de eventos críticos

Quando a necessidade é de suporte imediato à decisão, especialmente em eventos extremos, agentes de IA também podem auxiliar de forma significativa na atuação dos hidrólogos e tomadores de decisão.

Dashboards inteligentes podem destacar automaticamente tendências críticas e priorizar informações relevantes, enquanto sistemas de alerta personalizados identificam anomalias e geram notificações dirigidas a cada perfil de usuário.

Em paralelo, os modelos de linguagem natural podem elaborar relatórios automáticos em linguagem clara, com estrutura pré-definida e padronizável, resumindo a situação, apontando divergências entre cenários e sugerindo caminhos de ação.

Essa capacidade de síntese e agilidade pode impactar processos em termos do fluxo da informação e decisão, especialmente a partir da melhoria na comunicação entre técnicos, gestores e órgãos de resposta, reduzindo o tempo entre a observação de um risco e a adoção de medidas preventivas.

Leia também: Previsão de vazão: Sistema fundamental para segurança hídrica

Apoio da IA pós-evento

No pós-evento, quando enchentes, estiagens ou deslizamentos já se concretizaram, a IA também oferece contribuições.

Ao organizar grandes volumes de dados observados, identificar padrões ocultos e gerar análises comparativas, os algoritmos ajudam a compreender o que funcionou bem, o que falhou e onde estão as oportunidades de melhoria.

Em todos esses momentos, os benefícios são claros: maior velocidade na análise, auxílio na constante busca por previsões mais precisas, redução de custos operacionais e maior autonomia para hidrólogos, engenheiros e gestores de recursos hídricos. Mas é essencial reforçar: a Inteligência Artificial não substitui o profissional.

O novo papel do hidrólogo

Ela deve ser entendida como uma ferramenta que acelera e amplia a capacidade de análise e decisão, colocando o conhecimento científico e a experiência humana no centro do processo. O papel do hidrólogo vai muito além de um modelador manual. Suas responsabilidades incluem:

• Curadoria de Dados: Selecionar, preparar e validar a qualidade dos dados – uma etapa fundamental para o sucesso de qualquer modelo e que necessita de expertise técnica que ainda não conseguimos totalmente automatizar.
• Validação de Modelos: Utilizar o conhecimento de processos hidrológicos locais para avaliar criticamente se a saída de um modelo é fisicamente plausível, mesmo que estatisticamente precisa.
• Intérprete: Empregar ferramentas para investigar a “caixa-preta”, entender por que um modelo fez uma determinada previsão e garantir a confiança na informação prestes a ser repassada.
• Comunicador: Traduzir resultados técnicos em mensagens claras e acessíveis para diferentes públicos, contextualizando incertezas e destacando implicações práticas, de modo a garantir que o conhecimento produzido pelos modelos seja efetivamente utilizado na tomada de decisão.

O papel da Fractal nessa transformação

Na Fractal, acreditamos que a Inteligência Artificial é um eixo estratégico para a inovação em hidrologia operacional. Dentro da plataforma SIG²A e de seus produtos, como o SPEHC e o RESOP, temos buscado integrar técnicas de IA para disponibilizar aos usuários a possibilidade de melhoraria de processos e resultados, desde o monitoramento de dados até a tomada de decisão.

Nosso compromisso é unir engenharia e tecnologia para entregar soluções operacionais, confiáveis e escaláveis, capazes de apoiar a defesa civil, o setor elétrico e demais usuários na tomada de decisão diante de um clima em rápida transformação.

Num mundo em que as mudanças climáticas impõem desafios cada vez mais complexos, a combinação entre hidrologia e Inteligência Artificial é mais do que um avanço tecnológico: é uma necessidade.

E, quando bem aplicada, a IA se torna uma ferramenta valiosa do dia a dia para hidrólogos e gestores de recursos hídricos, fortalecendo sua capacidade de proteger vidas, garantir segurança hídrica e planejar o futuro com maior resiliência.

Autoria:

Cléber Gama, Gerente de Produto na Fractal Engenharia e Sistemas.