GeoAlerta AI

Modelo de risco de alagamento

ROC AUC 0,91Modelo de risco de alagamento

Tempo de análise territorial

−70%Tempo de análise territorial

Antecedência média do alerta

48hAntecedência média do alerta

Contexto

Órgãos públicos precisavam priorizar áreas de risco durante eventos extremos, mas dependiam de análise manual de mapas e boletins dispersos. O desafio era unificar chuva acumulada, relevo, uso do solo e histórico de ocorrências em um único indicador confiável de risco por região.

Evolução do impacto

Abordagem

1. 01

   Base geoespacial

   Ingestão de imagens de satélite, malhas territoriais e séries históricas de precipitação, com tratamento espacial em GeoPandas e recorte por setor censitário.

2. 02

   Modelagem de risco

   Modelos supervisionados com validação temporal e calibração de probabilidade, avaliados por ROC AUC, Precision e Recall para privilegiar recall nas áreas críticas.

3. 03

   Camada de agentes

   Arquitetura multiagente com LLMs para interpretar o cenário, gerar resumo executivo do alerta e responder perguntas sobre a área monitorada.

4. 04

   Entrega e operação

   API em FastAPI e interface em React com mapas interativos, priorização por severidade e histórico de alertas emitidos.

Stack completa

Impacto & resultados

• Priorização de áreas críticas deixou de depender de leitura manual de mapas.
• Resumo automático do alerta encurtou a comunicação com equipes de campo.
• Ganho de ROC AUC de 0,72 para 0,91 ao longo de quatro iterações do modelo.

Cases reais em operação

• GeoAlerta AI · plataforma

  Em operação

  Núcleo multi-cidade com identidade individual e perfis de acesso

  • Login por identidade individual, com perfil definindo os recursos liberados.
  • Conta cidadã separada dos perfis técnicos de operação.
  • Base comum reaproveitada pelas instâncias municipais e regionais.
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• GeoAlerta Recife

  Em operação

  Centro de Operações · administração e resposta

  • Perfis distintos de admin (governança e cache) e operador (leitura e resposta).
  • Painel voltado ao acompanhamento de situação e apoio à resposta.
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• GeoAlerta São Paulo

  Em operação

  Centro de comando com IA meteorológica GOES-19

  • Índice integrado GeoAlerta (GSI) de 0 a 100 consolidando risco.
  • Previsão de satélite com modelo ConvLSTM sobre GOES-19 Banda 13, validado por MAE/MSE.
  • Top 12 clusters de risco cruzando população, saúde e educação expostas.
  • Random Forest combinado a OpenWeather, topografia, drenagem e dados socioestruturais.
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• GeoAlerta Sul · Vale do Taquari

  Em operação

  Antecipação de cheia e gêmeo digital territorial (Lajeado e Estrela)

  • Até 12 h de antecedência útil no teste retrospectivo de julho/2026 antes do cruzamento crítico de 19 m.
  • Fusão de SGB, sensores IoT da Defesa Civil RS (CMDEC), GOES-19, CPTEC/INPE MERGE, SAR Sentinel-1/ICEYE e 51 simulações ECMWF.
  • 41.950 moradores estimados em exposição no cenário preventivo de 19,5 m, com 2.215 células de risco.
  • Gêmeo digital 3D para simular trajetórias de cota e planejar rotas, abrigos e prioridades.
  • Validação histórica com 47 registros hídricos oficiais do Atlas de Desastres (1992–2025).
  • Governança de dados explícita: fonte defasada bloqueia o cálculo em vez de publicar número frágil.
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