Pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo, em São Carlos, desenvolveram um sistema capaz de medir o nível de fluidos e auxiliar na previsão de enchentes.
A tecnologia combina sensores infravermelhos com ferramentas de inteligência artificial e machine learning para aumentar a precisão das medições.
O sistema funciona coletando dados por sensores de baixo custo e aplicando técnicas de correção por meio de inteligência artificial, reduzindo falhas e interferências na leitura.
Segundo os pesquisadores, a solução pode ser utilizada no monitoramento de rios, reservatórios e piscinões, permitindo identificar elevação do nível da água com maior precisão e até antecipar situações de risco.
Além disso, o modelo também pode ser aplicado na indústria, já que o método é não invasivo e adaptável a diferentes ambientes.
O projeto foi inspirado em tecnologias utilizadas em países europeus, como Alemanha e Holanda, onde sistemas de monitoramento urbano também são usados para acompanhar o nível de canais.
Os primeiros testes foram realizados em laboratório, com simulações de fluxo de água, permitindo ajustar o funcionamento dos sensores. Um dos fatores observados foi a turbidez da água, que influencia na leitura dos equipamentos.
Atualmente, a tecnologia está em fase de desenvolvimento e validação, com potencial para se tornar uma alternativa mais acessível e eficiente no monitoramento de enchentes e gestão de recursos hídricos.
