SAFE-RISCCS — O Projeto-Piloto de IA do Nepal para Alerta Precoce de Deslizamentos de Terra

O Nepal está excecionalmente exposto a deslizamentos de terra: estimativas governamentais indicam que cerca de 59% do território do país é propenso a deslizamentos, e mais de 80% situa-se em encostas. Só o terramoto de Gorkha, em 2015, desencadeou cerca de 45.000 deslizamentos de terra distintos. A Autoridade Nacional de Redução e Gestão do Risco de Desastres do Nepal (NDRRMA) tem vindo a construir um Sistema de Alerta Precoce de Deslizamentos nacional, com o apoio do Departamento de Negócios Estrangeiros e Comércio da Austrália.

No âmbito deste esforço, investigadores da Universidade de Melbourne (liderados pela Professora Antoinette Tordesillas), da Universidade Tribhuvan, e parceiros no Reino Unido e em Itália estão a testar o SAFE-RISCCS, um sistema de IA concebido para combinar pluviómetros, sensores de movimento do solo, observações de residentes locais e imagens de satélite da NASA, da Agência Espacial Europeia e da JAXA japonesa, para sinalizar o risco de deslizamentos com semanas de antecedência.

Está a ser implementado em dois locais-piloto de alto risco: Kimtang, no distrito de Nuwakot, e Jyotinagar, no distrito de Dhading.

Em meados de 2025, os sensores em cada local recolhiam dados há apenas cerca de dois meses, e a equipa do projeto afirma que é necessário um conjunto de dados de um a dois anos antes de o componente de IA poder gerar de forma fiável alertas gráficos automatizados a partir de previsões de chuva. Não foram publicados dados de precisão, taxas de falsos alarmes, validação do tempo de antecedência ou estimativas de vidas salvas para o SAFE-RISCCS, e ainda não existe nenhuma avaliação independente do sistema.

Trata-se de um piloto inicial e não de uma ferramenta de alerta precoce comprovada: a sua justificação para inclusão assenta numa configuração institucional credível e ancorada no governo (NDRRMA como parceiro implementador, financiamento bilateral do governo australiano, um consórcio universitário internacional), e não em desempenho de previsão demonstrado. É incluído como um exemplo transparente e cautelar de adoção de IA em curso — que vale a pena acompanhar à medida que o registo de dados se alonga, mas ainda não vale a pena confiar nele.