A gestão eficiente dos recursos hídricos é cada vez mais crucial em um mundo onde a demanda por água cresce continuamente.
A pesquisa “Avaliação do Comportamento de um Reservatório de Água segundo a Perspectiva da Indústria 4.0 e da Inteligência Artificial”, de Cavour Martinelli Neto, Project Manager na ifm electronic, examina como as tecnologias emergentes estão revolucionando este campo.
Este artigo destaca os principais pontos do estudo, mostrando como essas inovações estão moldando o futuro da gestão hídrica.
O estresse hídrico é uma realidade de bilhões
A escassez de água, agravada pelo aumento populacional e industrial, faz com que mais de 2 bilhões de pessoas vivam em regiões com estresse hídrico. Esse cenário exige soluções avançadas para monitorar e gerenciar a qualidade e a disponibilidade da água.
O autor enfatiza a importância dos reservatórios de água no Brasil para o abastecimento urbano, industrial e agropecuário, bem como para a geração de energia elétrica e preservação ambiental.
Objetivo do estudo
O objetivo principal do estudo é avaliar como a Indústria 4.0 e a Inteligência Artificial (IA) podem prever e gerenciar a qualidade da água e suas propriedades físico-químicas.
Entre os objetivos específicos, estão a criação de modelos de aprendizagem de máquina para estimar o Índice de Qualidade da Água (IQA), prever a vazão natural de aproveitamentos hidrelétricos e a temperatura em reservatórios de pequena escala.
Trabalhos correlatos e desafios
O autor discute os desafios tradicionais na análise da qualidade da água, que incluem altos custos e complexidade operacional. Modelos teóricos, como o General Lake Model (GLM), apresentam limitações devido a variáveis ambientais complexas e não lineares.
No entanto, os avanços em IA e algoritmos de aprendizagem de máquina oferecem novas oportunidades para superar esses desafios, proporcionando previsões mais precisas e eficientes.
Índice de Qualidade da Água (IQA)
O IQA combina vários parâmetros físicos, químicos e biológicos para avaliar a qualidade da água. A pesquisa utiliza modelos de aprendizagem de máquina, como regressão linear, árvores de decisão e florestas aleatórias, para estimar o IQA com base em dados coletados em campo e analisados em laboratório. Essa capacidade de prever o IQA em tempo real é um avanço significativo, permitindo intervenções rápidas e informadas.
Aproveitamento hidrelétrico de Porto Primavera
A previsão da vazão natural do aproveitamento hidrelétrico de Porto Primavera é crucial para o planejamento energético de curto prazo. Redes Neurais Artificiais (RNA), incluindo arquiteturas como MLP, LSTM e GRU, são empregadas para prever esses valores, auxiliando na operação eficiente da Usina Hidrelétrica de Itaipu. Este uso da IA permite uma gestão mais precisa dos recursos hídricos e energéticos, mitigando riscos operacionais e financeiros.
Reservatório de pequena escala
Outro foco do estudo é a previsão da temperatura da água em um reservatório de pequena escala. Sensores de condutividade elétrica e temperatura, juntamente a sensores de nível ultrassônicos, coletam dados transmitidos para um servidor em nuvem. Modelos de aprendizagem de máquina são aplicados para prever variações de temperatura, oferecendo insights valiosos para a gestão desses pequenos sistemas.
Conclusões
O estudo conclui que a aplicação de IA e tecnologias da Indústria 4.0 na gestão de recursos hídricos pode transformar significativamente a eficiência e a sustentabilidade do setor. Modelos de florestas aleatórias e RNA demonstraram excelente desempenho na estimativa do IQA e na previsão de parâmetros operacionais.
Além disso, a aprendizagem supervisionada mostrou-se promissora para prever a temperatura da água em reservatórios de pequena escala.
O futuro da água junto à IA
Para futuras pesquisas, o autor sugere a previsão de temperatura da água em outros contextos e a implementação de métodos de controle preditivo baseados em modelos, combinando IA com controladores PID para otimizar ainda mais a gestão dos recursos hídricos.
