MÉTODO PARA DETECÇÃO DE SECAS-RELÂMPAGO COM USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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Abstract

MÉTODO PARA DETECÇÃO DE SECAS-RELÂMPAGO COM USO DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL. A presente patente de invenção tem por objetivo aplicar um método para detecção de secas-relâmpago, baseado na criação de uma Rede Neural Convolucional (CNN 2D), com uso de Deep Learning (ou aprendizado profundo), uma das arquiteturas de Inteligência Artificial mais utilizadas. Secarelâmpago (do inglês, flash drought), é uma nova tipologia de seca, que se tornou comum com a mudança climática. É um extremo climático de curta duração e forte intensidade, combinado com altas temperaturas. Modelos climáticos convencionais têm dificuldade para prever esse tipo de seca, em razão da sua curta duração. Mas os recentes avanços em Inteligência Artificial, bem como nas resoluções dos dados de satélite, já permitem desenvolver modelos de aprendizagem automática, baseados em séries históricas, para detectar esse tipo de seca. Assim, o diferencial técnico do presente método é a capacidade de oferecer uma arquitetura de rede capaz de aprender representações complexas, a partir de grandes volumes de dados, e explorar interconexões no espaço/tempo, para identificar o risco secas-relâmpago. Nesse sentido, tem potencial para contribuir com a redução de prejuízos em setores econômicos importantes no Brasil, como a agricultura. O método é constituído por quatro etapas: a) Seleção de variáveis hidroclimáticas para compor a amostragem; b) Estágio de treinamento; c) Definição de cada amostra recebida como entrada para o modelo; e d) Construção da nova CNN 2D. Inicialmente, a CNN 2D é projetada para identificar secas-relâmpago a partir de simulações históricas. 2) Em seguida, após a validação do modelo, o método é aplicado para examinar o risco de secas-relâmpago no futuro, com possibilidade de simulações para as próximas décadas.