Pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP São Carlos desenvolvem um novo método e sistema para a medição do nível de fluidos. A tecnologia apresentada trata-se de uma maneira de medir o nível de diferentes líquidos. Encontrando aplicação em ampla variedade de contextos, a medição pode auxiliar a detectar e até mesmo prever enchentes , além de garantir uma gestão mais dinâmica de reservatórios e tanques.

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Com o uso de inteligência artificial por meio de machine learning, o sistema procura cobrir as falhas ou “ruídos” na captação de dados pelos sensores. Angelo Foletto, mestrando do ICMC envolvido na pesquisa e especialista em Internet das Coisas, explica o ponto-chave 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. A gente transporta esses dados para o nosso servidor, aplica a técnica de redução de ruído por meio de inteligência artificial e aí consegue trazer esse valor, esse dado corrigido, mais próximo da realidade”.

Por meio de um sistema confiável, o projeto procura ser uma alternativa viável para o monitoramento de piscinões e reservatórios ao se apresentar como uma alternativa de custo mais acessível. Devido ao seu sistema não invasivo, também se apresenta como um sistema aplicável na indústria. “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.”

Curso da patente

Foletto explica que a inspiração para a criação do projeto vem das câmeras de monitoramento na Alemanha e na Holanda. Segundo o pesquisador, embora elas sejam utilizadas primariamente para o monitoramento das vias públicas, elas são reutilizadas para monitorar o nível de canais fluviais ao longo da cidade: “Não é o foco principal das câmeras, porém, elas estão sendo utilizadas para isso e usa muito processamento de imagem para trazer essas informações. Processamento de imagem nada mais é do que quando a gente começa a aprofundar, querer algo mais automatizado, não tanto manual, e a gente parte para alguma técnica de inteligência artificial; eu falei, por que não trazer isso para cá?”.

Ainda segundo Foletto, a confecção dos primeiros sensores contou com a participação de cientistas do Laboratório de Hidráulica da USP São Carlos. Devido à quarentena resultante da pandemia do coronavírus, foi possível um uso extensivo dos canais de vazão do laboratório, que simulam o comportamento de canais fluviais. Foi dentro do laboratório que a equipe descobriu um ponto-chave para o bom funcionamento do sensor infravermelho: a turbidez da água. Quanto maior a turbidez, maior a facilidade da água em devolver a onda de luz de volta ao sensor.

Atualmente a tecnologia se encontra no nível de maturidade TRL4: “Foi por pouquinho que a gente não conseguiu o 5”, lamenta Foletto. Comentando a fácil aplicabilidade e a redundância de conexão, Foletto termina: “Onde a gente pode fazer medições não invasivas e que sejam referentes a distância ou presença, a gente pode aplicar isso sem problema nenhum”.