Uma pesquisa da Unesp em Guaratinguetá utiliza inteligência artificial para estimar dados ausentes na análise da qualidade da água de rios do Vale do Paraíba.
O estudo do engenheiro Wilson dos Santos Júnior usou dados da Cetesb de 2013 a 2023. O modelo foi treinado com essas informações do sistema Infoáguas.
A iniciativa surgiu ao identificar lacunas no monitoramento na pandemia de Covid-19. Na época, as equipes de campo enfrentaram dificuldades para realizar as medições.
O sistema analisa temperatura, pH e coliformes para estimar o Índice de Qualidade da Água. Nos testes, a previsão direta do índice teve erro inferior a 10%.
A tecnologia complementa o monitoramento da Cetesb e auxilia na tomada de decisões. O sistema ajuda em predições sem substituir as coletas já realizadas.
Uma pesquisa desenvolvida na Universidade Estadual Paulista (Unesp), em Guaratinguetá, utiliza inteligência artificial para estimar dados que faltam nas análises da qualidade da água dos rios do Vale do Paraíba, no interior de SP.
A tecnologia pode ajudar a manter o monitoramento mesmo quando algumas medições não são realizadas.
O estudo foi desenvolvido pelo engenheiro eletricista Wilson dos Santos Júnior durante o mestrado na universidade. Para treinar o modelo, ele utilizou dados da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (Cetesb), disponíveis no sistema Infoáguas, referentes ao período de 2013 a 2023.
A ideia surgiu, entre outros fatores, após a identificação de lacunas no monitoramento durante a pandemia de Covid-19, quando as equipes de campo tiveram dificuldades para realizar algumas medições.
“Você vai ser capaz de preencher essas lacunas e não perder esse controle do acompanhamento”, explicou Wilson.
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Como funciona a tecnologia
O sistema utiliza dados anteriores para identificar padrões e estimar valores que não foram medidos. Entre os parâmetros considerados no cálculo do Índice de Qualidade da Água (IQA) estão temperatura, pH e presença de coliformes.
Nos testes, a previsão direta do índice apresentou erro inferior a 10%. Já a estratégia de estimar primeiro o parâmetro que estava faltando e, depois, calcular o índice apresentou erro médio aproximadamente duas vezes menor.
Possíveis aplicações
O pesquisador também aponta a possibilidade de combinar os dados de qualidade da água com informações sobre chuvas para entender melhor os impactos de períodos de seca ou de precipitações intensas nos rios.
A ferramenta não substitui as coletas e análises realizadas pela Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (Cetesb), mas pode ajudar no monitoramento da qualidade da água.
Segundo a professora Marcela Machado, do curso de Engenharia da Unesp de Guaratinguetá, que orientou o trabalho, a tecnologia utiliza dados já existentes para auxiliar nos cálculos e nas previsões.
“O que a gente fez é mais um modelo matemático para ajudar com os dados já existentes, que são coletados pela Cetesb. A gente só elaborou modelos para ajudar nos cálculos e nas predições”, afirmou.
