Diante das mudanças climáticas e da ocupação urbana desordenada, os eventos hidrológicos extremos tornaram-se mais frequentes e intensos. Um problema relevante é, em muitos casos, a ausência de ferramentas que apoiem gestores públicos no monitoramento, na previsão e na rápida resposta.
No caso das enxurradas na cidade de São Paulo, o cenário anterior era marcado por informações fragmentadas, análises subjetivas e um modelo essencialmente reativo — sem capacidade de prever, com antecedência, o nível que os cursos d'água atingiriam. Essa lacuna impedia que as diferentes esferas de governo atuassem de forma coordenada e tempestiva, colocando moradores, infraestrutura e serviços públicos em risco.
Para enfrentar esse desafio, foi criado o projeto iFAST (Intelligent Flood Alert Surveillance Tools), sediado no Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden), sob coordenação do Dr. Leonardo Santos, reunindo mais de 40 pesquisadores de 15 instituições brasileiras e estrangeiras, com financiamento do CNPq e da FAPESP.
O principal produto do iFAST é a plataforma FloodcastingXAI (www.floodcastingxai.com), em operação desde 2025. A inovação central está na integração, em uma única plataforma operacional, do monitoramento hidrológico em tempo real, com o uso de Inteligência Artificial Explicável (XAI). Essa abordagem permite prever, com até 2 horas de antecedência, a evolução do nível dos cursos d'água, revelando o que vai acontecer e por quê, o que aumenta a transparência e a confiabilidade para gestores e tomadores de decisão.
A plataforma representa uma inovação concreta no serviço público de monitoramento e alerta de desastres, integrando dados de múltiplas fontes (sensores, pluviômetros, estações meteorológicas, radares) e automatizando o suporte à decisão. A metodologia já está sendo replicada em diferentes esferas e regiões — Região Serrana do Rio de Janeiro, Assunção (Paraguai) e Durazno (Uruguai) —, demonstrando escalabilidade em âmbito federativo e internacional.
A equipe executora é composta por servidores do Cemaden que atuam diretamente na pesquisa e no monitoramento 24/7 com a emissão de alertas. São profissionais que, diante da gravidade do problema, buscaram proativamente conhecimento científico, parcerias interinstitucionais e financiamento externo para desenvolver uma solução que superasse as limitações do modelo anterior. O projeto conta com mais de 15 alunos de graduação e pós-graduação já formados ou em formação.
Todos os dados e códigos são abertos e publicamente disponíveis (na base do Zenodo, com mais de 200 visualizações e 50 downloads). Os resultados já geraram mais de 10 artigos científicos internacionais, e a iniciativa foi uma das vencedoras do concurso AI4GOOD da Brazil Conference 2025, com apresentações em Harvard e no MIT. Esse caráter aberto e auditável permite que outros órgãos, em quaisquer esferas, adotem, adaptem e aprimorem a solução.
Os resultados incluem: previsões acuradas com explicabilidade, base de dados públicos sobre chuva e nível do rio Tamanduateí, reuniões com potenciais usuários (Prefeitura de SP, Defesa Civil, Google, Porto Seguro), e a demonstração de que a IA pode operar como ferramenta auxiliar sob supervisão humana, com transparência e interesse público como pilares.