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Groundsource: o Gemini na previsão de desastres naturais

A nova ferramenta da Google para prever inundações urbanas repentinas com 24 horas de antecedência

Alfredo Beleza por Alfredo Beleza
13/03/2026
Em Inteligência Artificial, Google

O Groundsource é a nova metodologia da Google Research que usa o modelo Gemini para converter décadas de relatórios públicos dispersos num arquivo histórico de 2,6 milhões de eventos de inundações repentinas em mais de 150 países. A iniciativa foi apresentada a 12 de março de 2026 pelo vice-presidente Yossi Matias e visa colmatar uma lacuna de dados históricos que impedia o treino de modelos preditivos para cheias urbanas. As previsões estão disponíveis no Google Flood Hub, com antecedência de até 24 horas.

Groundsource: o gemini na previsão de desastres naturais
Crédito da imagem: Google

Groundsource: o problema que motivou o projeto

Os modelos de previsão de inundações registavam, até agora, resultados limitados em contextos urbanos. A razão, segundo a Google Research, era a escassez de dados históricos fiáveis sobre cheias repentinas nas cidades. Sem esse arquivo, os modelos de aprendizagem automática não dispunham dos padrões necessários para gerar alertas com precisão.

Como a metodologia funciona

O processo assenta em três etapas. Primeiro, o Gemini analisa e estrutura relatórios públicos de fontes governamentais, noticiosas e científicas, identificando registos históricos de inundações. Segundo, esses dados são normalizados e integrados num conjunto de dados de código aberto. Terceiro, o modelo preditivo usa esse arquivo para gerar alertas com até 24 horas de antecedência.

O resultado é um dataset com 2,6 milhões de eventos em mais de 150 países, disponibilizado em acesso aberto para investigadores e organizações de gestão de emergências.

Integração no Google Flood Hub

As previsões geradas pelo Groundsource estão integradas no Google Flood Hub, expandindo a cobertura de alertas que já apoia 2 mil milhões de pessoas em cheias ribeirinhas. Segundo a Google, a antecedência de 24 horas é suficiente para viabilizar evacuações e preparação logística em contexto urbano.

O Groundsource representa uma expansão das capacidades preditivas do Flood Hub para cenários urbanos com inundações repentinas, uma categoria que anteriormente ficava fora do alcance dos modelos disponíveis na plataforma.

Dataset de código aberto

A Google disponibiliza o arquivo em acesso livre, permitindo que investigadores e organizações externas o utilizem para desenvolver soluções preditivas próprias. O conjunto de dados cobre mais de 150 países e inclui 2,6 milhões de registos históricos de inundações repentinas.

A Google indica que esta mesma metodologia de processamento de informação pública tem potencial para ser aplicada noutros perigos naturais, como deslizamentos de terra ou ondas de calor, convertendo informações dispersas em dados acionáveis para a resiliência global.

Mais informações no artigo de Yossi Matias,Vice President & Head of Google Research.

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Tags: desastres naturaisFlood HubGoogle ResearchGroundsourceinundações uirbanas repentinas
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Alfredo Beleza

Alfredo Beleza

É o fundador e director editorial do TecheNet. Com carreira internacional como CEO e director comercial e de marketing em empresas em Portugal, na Suíça e no Brasil, desenvolveu uma perspectiva aprofundada sobre a intersecção entre tecnologia, negócios e mercados globais. Com formação em Gestão, Administração e Marketing pela Webster University, na Suíça, fundou o TecheNet como um projecto editorial comprometido com o rigor e a imparcialidade da informação tecnológica em língua portuguesa.

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