A passagem da tempestade Kristin por Portugal é mais um sinal claro de uma tendência que deixou de ser exceção para se tornar padrão. Fenómenos meteorológicos extremos como tempestades, cheias, ondas de calor ou incêndios, estão a ocorrer com maior frequência, severidade e impacto, refletindo os efeitos cumulativos das alterações climáticas.
Os números confirmam esta realidade de forma inequívoca. Segundo dados das Nações Unidas, nos últimos 50 anos ocorreram cerca de 11 mil desastres climáticos a nível global, responsáveis por mais de 2 milhões de mortes e prejuízos económicos superiores a 3,6 biliões de dólares. Na União Europeia, entre 1980 e 2024, as perdas económicas associadas a eventos meteorológicos extremos ascenderam a cerca de 822 mil milhões de euros, sendo particularmente revelador que 25% desse valor tenha ocorrido apenas entre 2021 e 2024. Em termos médios, os prejuízos anuais passaram de 8,6 mil milhões de euros na década de 1980 para quase 45 mil milhões por ano entre 2020 e 2024, de acordo com a European Environment Agency.
Este agravamento não é apenas estatístico, é estrutural. O atual padrão de risco climático expõe fragilidades profundas nas infraestruturas críticas e nos modelos tradicionais de planeamento e governance. Redes elétricas, sistemas de transporte, comunicações e abastecimento de água estão hoje sujeitos a níveis de stress muito superiores àqueles para os quais foram originalmente projetados. Continuar a reagir apenas após a ocorrência do desastre deixou de ser uma opção viável. Para proteger comunidades e ativos económicos, num contexto de risco climático crescente, é imperativo adotar novas abordagens e ferramentas.
É neste contexto que a Inteligência Artificial (IA) se afirma como um aliado crucial na transição de uma lógica reativa para uma abordagem verdadeiramente preditiva da gestão do risco climático.
Graças à sua capacidade de processar grandes volumes de dados heterogéneos, incluindo meteorológicos, geoespaciais, históricos e condição operativa em tempo real, a IA tem vindo a demonstrar ganhos significativos na previsão de eventos extremos e no reforço dos sistemas de alerta precoce dando mais tempo de preparação às autoridades e populações (ECMWF)
Por exemplo, modelos avançados de deep learning conseguem antecipar tempestades severas, inundações ou incêndios florestais com maior antecedência e precisão do que os métodos tradicionais, oferecendo às autoridades e às populações mais tempo acionar planos de emergência de forma mais eficaz.
Mas o potencial da IA vai além da previsão meteorológica. Um dos seus contributos mais relevantes está na deteção de anomalias e falhas latentes em infraestruturas críticas. Através de sensores instalados em pontes, linhas elétricas, subestações, gasodutos ou sistemas ferroviários, modelos inteligentes monitorizam continuamente variáveis críticas como vibração, temperatura, pressão ou carga. Pequenos desvios estatísticos, podem ser identificados como sinais precoces de falha iminente, permitindo intervenções preventivas antes que um evento extremo transforme uma vulnerabilidade em colapso.
Por outro lado, técnicas de IA estão a ser usadas para mapear zonas de risco climático em ambientes urbanos e redes de transporte, cruzando dados históricos de eventos extremos com características físicas e operacionais das infraestruturas. Estes modelos permitem priorizar investimentos, orientar estratégias de adaptação e reforçar a resiliência onde o risco é efetivamente maior.
Em síntese, seja através de modelos de forecasting avançado ou de sistemas de monitorização e manutenção preditiva, a IA oferece hoje ferramentas concretas para antecipar eventos extremos e reduzir significativamente os seus impactos humanos e económicos. Há estimativas que sugerem que a aplicação sistemática de IA na resiliência infraestrutural poderá reduzir em cerca de 15% as perdas anuais associadas a desastres naturais, o que representaria uma poupança global da ordem dos 70 mil milhões de dólares por ano até 2050 (Deloitte).
A lição deixada pela tempestade Kristin é clara: o risco climático já não é um cenário futuro, nem uma excentricidade de outras geografias. É um risco real no nosso país. Por essa razão, integrar IA nos sistemas passou a ser uma decisão estratégica e, cada vez mais, uma responsabilidade coletiva para proteger vidas, territórios e economias.
