Inteligência Artificial aplicada à prevenção e mitigação de desastres naturais: abordagens técnicas e perspectivas futuras

Nas últimas décadas, a intensificação dos desastres naturais tem provocado impactos significativos em termos humanos, ambientais e econômicos. Nesse contexto, a Inteligência Artificial (IA) emerge como uma aliada estratégica para previsão, monitoramento e resposta a eventos extremos. Este trabalho analisa, de forma crítica e aplicada, metodologias recentes que utilizam IA na gestão de desastres, com ênfase em redes neurais profundas, algoritmos de classificação, modelagem preditiva e análise geoespacial. A investigação integra dados climáticos, geográficos e socioeconômicos, destacando estudos de referência como ATR HarmoniSAR, FloodNet e GeoDisasterAINet, além de contribuições da IA generativa. Os resultados evidenciam que a aplicação adequada dessas técnicas pode ampliar a precisão de previsões, otimizar o uso de recursos e fortalecer a resiliência de comunidades vulneráveis. Entretanto, desafios como qualidade e escassez de dados, custos de implementação, limitações técnicas e questões éticas ainda representam barreiras relevantes. Conclui-se que o avanço da IA aplicada à gestão de crises requer investimentos contínuos, políticas públicas consistentes e cooperação entre academia, governo e sociedade, a fim de transformar o potencial tecnológico em soluções práticas, transparentes e socialmente responsáveis.