Os impactos das mudanças climáticas estão a tornar eventos extremos cada vez mais frequentes e intensos. Inundações repentinas, deslizamentos de terra e ondas de calor desafiam a capacidade de resposta das cidades e evidenciam uma lacuna crítica: a falta de dados históricos de alta qualidade para treinar modelos de previsão.
Nesse contexto, surge o Groundsource, uma nova metodologia desenvolvida pela Google Research que utiliza inteligência artificial para transformar relatórios públicos dispersos em bases de dados estruturadas sobre desastres naturais. A iniciativa recorre à tecnologia Gemini para analisar grandes volumes de documentos e identificar padrões relevantes.
A partir da análise de décadas de registros públicos, o sistema identificou mais de 2,6 milhões de eventos históricos de inundações em mais de 150 países. Esses eventos foram posteriormente georreferenciados com apoio do Google Maps, permitindo delimitar com precisão as áreas afetadas e construir um banco de dados robusto para aplicações de modelagem preditiva.
Com esse novo conjunto de dados, tornou-se possível treinar modelos capazes de prever inundações repentinas urbanas com até 24 horas de antecedência. Esse avanço representa um salto importante, sobretudo porque esse tipo de inundação sempre foi difícil de prever devido à escassez de dados históricos confiáveis.
As previsões passam a integrar o Flood Hub, plataforma global que já disponibiliza alertas de cheias fluviais para cerca de 2 bilhões de pessoas em mais de 150 países. A inclusão das inundações urbanas amplia significativamente o alcance das ferramentas de alerta precoce e reforça o papel da tecnologia no apoio à gestão de desastres.
Do ponto de vista das políticas públicas e da governança climática, iniciativas como o Groundsource demonstram o potencial da integração entre dados abertos, inteligência artificial e informação geoespacial para fortalecer a resiliência das cidades. Ao transformar informações dispersas em dados acionáveis, a tecnologia contribui para melhorar o planejamento urbano e a gestão de riscos climáticos.
Além das inundações, a mesma abordagem pode ser aplicada a outros desastres naturais, como deslizamentos de terra, incêndios florestais ou ondas de calor, ampliando a capacidade global de monitoramento e previsão de eventos extremos em um contexto de intensificação das mudanças climáticas.
Para organizações que atuam na agenda climática e de resiliência — como a Mowa Carbon Neutral — esse tipo de inovação reforça a importância de combinar dados ambientais, tecnologias digitais e planejamento estratégico para apoiar decisões mais informadas e proteger comunidades cada vez mais expostas aos riscos climáticos.
A integração entre inteligência artificial, dados geoespaciais e planejamento climático abre novas possibilidades para antecipar riscos e proteger territórios.
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