By Marina Sousa 
Cientistas do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP São Carlos alcançaram um marco significativo no desenvolvimento de um novo método e sistema para medição de nível de fluidos. A tecnologia inovadora promete ser uma ferramenta crucial na detecção e previsão de enchentes, além de otimizar a gestão de reservatórios e tanques com uma abordagem acessível e não invasiva.
A Inovação por Trás da Medição Precisa
O cerne da tecnologia reside na combinação de sensores infravermelhos de alta precisão com o poder da inteligência artificial (IA) e machine learning. Angelo Foletto, mestrando do ICMC e especialista em Internet das Coisas (IoT) envolvido na pesquisa, explica o diferencial do projeto: “O ‘tchan’ da nossa patente foi unir um sensor que tem uma precisão boa, uma acurácia boa, com baixo custo, dentro de um sistema que, de certa forma, é um sistema genérico de coleta.” O sistema é projetado para captar dados, transportá-los para um servidor e, em seguida, aplicar técnicas de IA para reduzir “ruídos”, corrigindo as falhas na captação e aproximando o valor medido da realidade.
Aplicações Abrangentes e Custo Acessível
A versatilidade do sistema é um dos seus pontos mais fortes. Ele se apresenta como uma alternativa viável e de custo mais acessível para o monitoramento de piscinões e reservatórios, locais críticos para a prevenção de desastres naturais. Além disso, seu caráter não invasivo o torna ideal para aplicação em ambientes industriais, onde a umidade e a temperatura controladas minimizam os desafios enfrentados em ambientes externos, como canais fluviais. “Qual é a diferença de eu monitorar um canal fluvial para uma indústria? Normalmente na indústria eu vou ter um ambiente controlado, vou ter uma boa fixação do componente, uma umidade e temperatura que ela está padrão durante o ano. Isso retira muitos desafios que a gente tem no ambiente externo”, detalha Foletto.
Inspiração Internacional e Descobertas Cruciais
A ideia para o projeto surgiu da observação de câmeras de monitoramento na Alemanha e na Holanda, que, embora primariamente usadas para vias públicas, são reutilizadas para medir o nível de canais fluviais através do processamento de imagem. Foletto percebeu que, ao aprofundar e automatizar esse processamento com IA, a técnica poderia ser adaptada para o contexto brasileiro. Durante a fase de confecção dos primeiros sensores, a equipe contou com a colaboração de cientistas do Laboratório de Hidráulica da USP São Carlos. A quarentena da pandemia de coronavírus permitiu o uso extensivo dos canais de vazão do laboratório, que simulam rios. Foi nesse ambiente controlado que uma descoberta crucial foi feita: a turbidez da água. Quanto maior a turbidez, maior a facilidade da água em refletir a onda de luz de volta ao sensor infravermelho, garantindo uma medição mais eficaz.
Status Atual e Potencial Futuro
Atualmente, a tecnologia se encontra no nível de maturidade TRL4 (Technology Readiness Level 4), um passo importante em direção à sua implementação prática. Foletto expressa otimismo quanto à fácil aplicabilidade e à redundância de conexão do sistema. “Onde a gente pode fazer medições não invasivas e que sejam referentes a distância ou presença, a gente pode aplicar isso sem problema nenhum”, afirma o pesquisador, ressaltando o vasto potencial da inovação para diversas áreas que demandam monitoramento preciso de fluidos.
Fonte: jornal.usp.br