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Uma pesquisa desenvolvida na Universidade Estadual Paulista (Unesp), no campus de Guaratinguetá, utiliza inteligência artificial para aperfeiçoar o acompanhamento da qualidade da água de rios do Vale do Paraíba.
O projeto foi desenvolvido pelo engenheiro eletricista Wilson dos Santos Júnior durante o mestrado e utiliza modelos computacionais capazes de analisar informações históricas para estimar resultados que não puderam ser medidos em determinados períodos.
A tecnologia pode contribuir para reduzir lacunas em séries de monitoramento ambiental e auxiliar pesquisadores e órgãos responsáveis pela avaliação das condições dos rios.
Nos testes realizados, uma das estratégias de previsão apresentou erro inferior a 10%, resultado considerado promissor para a aplicação de ferramentas de inteligência artificial na análise de dados ambientais.
Para desenvolver o sistema, o pesquisador utilizou registros da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (Cetesb), disponíveis na plataforma Infoáguas.
O conjunto analisado compreendeu informações coletadas entre 2013 e 2023.
Esses dados foram utilizados para treinar os modelos de inteligência artificial e identificar relações entre diferentes indicadores da qualidade da água.
A proposta é aproveitar medições anteriores para estimar valores ausentes em determinados momentos.
Esse procedimento é importante porque o monitoramento ambiental depende de séries históricas que permitam acompanhar alterações ao longo do tempo.
Quando existem períodos sem registro, a análise da evolução das condições dos rios pode ficar comprometida.
Uma das motivações para a pesquisa surgiu durante a pandemia de Covid-19.
Naquele período, as restrições de circulação e as dificuldades enfrentadas pelas equipes de campo prejudicaram a realização de determinadas atividades presenciais de monitoramento.
Como consequência, algumas séries de dados ambientais apresentaram intervalos sem medições.
Essas lacunas dificultam avaliações que dependem de informações contínuas.
A utilização de inteligência artificial foi investigada como uma maneira de estimar os valores ausentes com base nos padrões identificados em registros anteriores.
A avaliação das condições de rios envolve diferentes parâmetros físicos, químicos e microbiológicos.
Entre os indicadores considerados no estudo estão a temperatura da água, o pH e a presença de coliformes.
Essas informações contribuem para o cálculo do Índice de Qualidade da Água (IQA), utilizado para reunir diferentes características da água em uma classificação padronizada.
A análise permite acompanhar alterações relacionadas às condições ambientais dos rios.
O uso de inteligência artificial busca facilitar a estimativa de valores quando determinados indicadores não estão disponíveis.
Durante os experimentos, os pesquisadores avaliaram diferentes estratégias de previsão.
Uma delas consistiu em estimar diretamente o Índice de Qualidade da Água com base nas informações disponíveis.
Nesse formato, o modelo apresentou erro inferior a 10% nos testes realizados.
Outra abordagem buscou estimar primeiro o valor de um parâmetro ausente para, posteriormente, calcular o índice.
Essa segunda estratégia apresentou erro médio aproximadamente duas vezes menor.
Os resultados sugerem que a estimativa individual de determinados indicadores pode oferecer maior precisão em algumas condições.
Entretanto, os percentuais representam o desempenho experimental do modelo, não uma garantia de acerto em qualquer rio ou situação.
O acompanhamento da qualidade da água é importante para identificar alterações nas condições dos recursos hídricos.
Essas informações podem contribuir para estudos ambientais, planejamento de ações de fiscalização e definição de prioridades de monitoramento.
O modelo desenvolvido na Unesp poderá ajudar pesquisadores a analisar períodos com informações incompletas.
A ferramenta também pode ampliar as possibilidades de estudo sobre tendências observadas ao longo dos anos.
Isso não significa, entretanto, que a inteligência artificial consiga identificar automaticamente todas as formas de contaminação ou substituir a análise laboratorial.
As estimativas dependem da qualidade dos dados históricos e das características consideradas durante o desenvolvimento do sistema.
O pesquisador também identifica a possibilidade de integrar novas informações à tecnologia.
Entre elas estão os dados relacionados às chuvas, que podem ajudar a compreender alterações nas condições dos rios durante períodos de precipitação intensa ou estiagem.
O volume de chuva pode influenciar características como turbidez e transporte de materiais para os cursos d'água.
A combinação de diferentes informações pode contribuir para análises mais completas.
Entretanto, essa aplicação representa uma possibilidade de desenvolvimento futuro e não um recurso cuja eficácia já tenha sido comprovada na pesquisa apresentada.
A pesquisa teve orientação da professora Marcela Machado, do curso de Engenharia da Unesp de Guaratinguetá.
A docente explicou que a proposta utiliza dados já coletados pela Cetesb para desenvolver modelos matemáticos de apoio aos cálculos e previsões.
O trabalho não substitui as atividades de campo realizadas pelos órgãos responsáveis pelo monitoramento.
A coleta de amostras e a análise dos parâmetros continuam sendo necessárias para avaliar as condições reais da água.
A tecnologia funciona como uma ferramenta complementar para aperfeiçoar a utilização das informações disponíveis.
Os rios da região possuem importância ambiental, econômica e social.
O Rio Paraíba do Sul, por exemplo, está relacionado ao abastecimento de cidades, a atividades econômicas e à manutenção de ecossistemas.
O acompanhamento da qualidade da água é necessário para identificar mudanças e apoiar iniciativas de proteção dos recursos hídricos.
Nesse contexto, pesquisas realizadas em instituições de ensino da própria região podem contribuir para desenvolver novas ferramentas de análise.
A utilização de inteligência artificial representa uma possibilidade de ampliar o aproveitamento de dados já existentes.
O estudo desenvolvido na Unesp de Guaratinguetá mostra como a inteligência artificial pode ser aplicada a questões relacionadas à conservação e ao acompanhamento dos rios.
Ao analisar informações de 2013 a 2023, o modelo conseguiu estimar valores ausentes e apresentou resultados promissores nos testes.
A tecnologia ainda exige validação contínua e não elimina a necessidade de medições presenciais.
Mesmo assim, a pesquisa abre possibilidades para melhorar a interpretação das séries históricas e contribuir para o planejamento de ações relacionadas à qualidade da água no Vale do Paraíba.
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