A gestão adequada dos recursos hídricos é uma questão fundamental para a preservação do meio ambiente e o bem-estar da humanidade. A contaminação da água é um desafio crescente, com impactos significativos na saúde humana, na fauna e flora e nos ecossistemas aquáticos.
Previsões indicam que a água potável será mais escassa do que o petróleo até o ano de 2030, com uma demanda que excederá a oferta em 40%. Menos de 1% apenas de toda a água do planeta é própria para consumo humano.
A questão é: como podemos monitorar, tratar, utilizar e reutilizar continuamente a água em todos os lugares sem a alocação de muita mão de obra, redução de custos operacionais, e maior frequência na avaliação da qualidade dos recursos.
Vivemos em mundo orientado por dados e com desenvolvimento surpreendente no campo da Inteligência Artificial (Machine e Deep Learning). Como não poderia deixar de ser, a Inteligência Artificial já está sendo usada nesta área e tem se mostrado uma ferramenta poderosa para a identificação, monitoramento e remediação de recursos hídricos.
Neste artigo, exploramos o uso dessas tecnologias, destacando soluções inovadoras e oportunidades para a gestão inteligente e data-driven dos recursos hídricos, pois a IA pode auxiliar no monitoramento de redes de abastecimento, tratamento de águas residuais, a previsão de demanda, do abastecimento de água potável, disponibilidade aquífera, entre muitas outras aplicações.
Uma das aplicações mais promissoras da IA na gestão de recursos hídricos é o monitoramento inteligente.
Sensores conectados à Internet das Coisas (IoT) podem coletar dados em tempo real sobre a qualidade da água, como níveis de poluentes, nível dos rios, e parâmetros físico-químicos (pH, oxigênio dissolvido, turbidez).
Algoritmos de Machine Learning podem analisar esses dados em tempo real, identificando padrões e anomalias que possam indicar contaminação, permitindo detecção precoce de problemas, respostas mais rápidas e eficientes, para que danos maiores sejam evitados.
Obviamente existem desafios para implantação dessas tecnologias, como a eficiência e especificidade dos sensores, a análise dos dados, o custo e a preservação da integridade dos sensores.
Um caso de sucesso foi implementado em Singapura, onde um sistema de monitoramento inteligente baseado em sensores IoT, a análise de dados, digital twins e robótica, controlam toda a rede pluvial, o tratamento e a qualidade da água em seus reservatórios, a coleta, a distribuição, o uso e reuso da água. Os sensores coletam dados em tempo real sobre a temperatura, o pH, a turbidez e outros parâmetros relevantes. Algoritmos inteligentes analisam esses dados e alertam as autoridades sobre qualquer anomalia ou risco de contaminação pode haver ou está ocorrendo, permitindo uma ação rápida e eficaz. Pode se dizer que água de Singapura está 100% conectada na internet.
Outra aplicação importante é a previsão e a modelagem do comportamento da contaminação.
Algoritmos de Machine Learning podem analisar dados históricos sobre a qualidade da água, juntamente com outras variáveis ambientais, como temperatura, precipitação e vazão de rios, para prever a propagação de contaminantes e identificar áreas de risco. Essas previsões podem auxiliar na tomada de decisões, permitindo definir a implementação de medidas preventivas ou a definição de estratégias de remediação mais eficazes.
Pesquisadores da Universidade de Stanford desenvolveram um modelo preditivo baseado em IA que utiliza dados ambientais, como informações climáticas e hidrológicas, para prever a qualidade da água em rios e lagos. Esse modelo permite a identificação antecipada de problemas, como a proliferação de algas (ex.: eutrofização), auxiliando na implementação de medidas preventivas e no planejamento adequado dos recursos necessários para evitar a propagação. Usando os dados de qualidade da água e métodos de aprendizado de máquina, modelos foram treinados para prever com precisão as concentrações de FIB (faecal indicator bacteria) em três praias. Os pesquisadores descobriram que a amostragem de água por hora durante 24 horas seguidas – capturando um ciclo solar e de maré inteiro – provou ser suficiente para se obter resultados confiáveis e alimentar a estrutura de dados meteorológicos e de maré de períodos mais longos, resultando em previsões futuras da qualidade da água mais confiáveis em uma temporada inteira.
Algoritmos de IA podem analisar dados geoespaciais, como mapas geológicos, dados de poços e informações sobre atividades industriais e agrícolas, para identificar áreas de alta probabilidade de contaminação das águas subterrâneas e elaborar mapas de vunlnerabilidade do aquífero à contaminação. Essa análise ajuda as autoridades a priorizarem as áreas que requerem monitoramento e intervenção.
A Asterra, uma grande empresa estadunidense, utiliza tecnologia de satélites e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar vazamentos nas redes de distribuição de águas subterrâneas. A solução é capaz de detectar vazamentos subterrâneos de água, uma tecnologia adaptada de pesquisas acadêmicas utilizadas para procurar água nos planetas de Vênus e de Marte. Essa abordagem ajuda a detectar perdas d’água não visíveis a olho nu, evitando desperdícios e contribuindo para a conservação dos recursos hídricos.
A empresa Terrasearch, com sede na Austrália, utiliza aprendizado de máquina para analisar dados geoespaciais e históricos de contaminação. Seu sistema identifica áreas potenciais de contaminação em águas subterrâneas, levando em consideração a atividade industrial, agrícola e as características geológicas da região. Isso ajuda as autoridades a concentrarem esforços de monitoramento e intervenção nas áreas mais críticas, pois determina, a partir destas informações, áreas de vulnerabilidade do aquífero à contaminação.
Na área de remediação e tratamento de águas, a IA, em conjunto com Data Science e Analytics, tem sido aplicada para otimizar processos e aumentar a eficiência. Algoritmos de IA podem analisar dados sobre a composição da água e as características dos contaminantes para identificar as melhores técnicas de tratamento, minimizando custos e impactos ambientais.
Além disso, a IA pode ser usada para automatizar sistemas de tratamento, ajustando automaticamente parâmetros operacionais com base nas condições em tempo real. É possível otimizar a seleção e o dimensionamento de técnicas de remediação, como extração de vapores do solo e bombeamento e tratamento de águas subterrâneas, garantindo uma abordagem mais eficiente e econômica.
A empresa norte-americana Emagin utiliza IA e Data Science para otimizar os processos de tratamento de água. Algoritmos de Machine Learning analisam continuamente os dados de entrada do sistema de tratamento, ou seja, a composição da água bruta e as condições operacionais do sistema, e faz ajustes automáticos dos parâmetros do tratamento, dentre esses: a dosagem de produtos químicos, vazão das bombas, entre outros, auxiliando na eficiência dos processos. Em conjunto, essas técnicas podem garantir otimização na remoção de contaminantes, tais como produtos farmacêuticos e produtos químicos industriais, que são desafios complexos na gestão de áreas contaminadas.
A IA pode auxiliar na seleção estratégica de poços de monitoramento para coleta de dados de qualidade da água subterrânea. Algoritmos de otimização podem considerar fatores como a distribuição geográfica dos poços, a acessibilidade e a capacidade de detecção, a fim de maximizar a eficiência do monitoramento e a detecção precoce de contaminação. Assim, como técnicas de Machine Learning podem auxiliar a visualização da tendência de contaminação em áreas inteiras, por poços e contaminantes em séries temporais. Vale ressaltar que essas abordagens têm se mostrado promissoras na previsão de baixo custo e em tempo real da qualidade das águas subterrâneas através do uso de parâmetros físicos como variáveis de entrada.
Vale destacar que, em termos de custos, os algoritmos de IA são altamente vantajosos. Normalmente a utilização de métodos convencionais para avaliar a qualidade dos recursos hídricos costuma ser cara e trabalhosa. A Inteligência Artificial pode superar esse problema por meio da previsão e avaliação dos índices de qualidade da água usando parâmetros físico-químicos e das substâncias de interesse como recursos. Por exemplo, um estudo experimental treinou modelos de IA para prever os parâmetros de Sólido Total Dissolvido, Salinidade, Razão de Adsorção de Sódio, Taxa de Adsorção de Magnésio e os parâmetros de Carbonato de Sódio Residual por meio de Condutividade Elétrica, Temperatura e pH como entradas. Os pesquisadores desenvolveram e avaliaram diferentes modelos, como Random Forest, Redes Neurais Artificiais e Support Vector Regression (SVR) usando 520 amostras de dados relacionados a catorze parâmetros de qualidade da água subterrânea no aquífero Berrechid, no Marrocos.
O uso de IA e Data Science na gestão de águas oferece diversas oportunidades. Com sistemas mais inteligentes de monitoramento e previsão, é possível tomar medidas proativas para evitar a contaminação e proteger ecossistemas aquáticos. Além disso, a automação de processos e a otimização de tratamento de dados podem tornar a remediação mais eficiente e econômica.
No entanto, também há desafios a serem superados. É necessário garantir a disponibilidade de dados confiáveis e de alta qualidade para treinar os algoritmos de IA, principalmente em cenários que exigem Deep Learning.
Considerar questões éticas e de privacidade relacionadas à coleta e uso desses dados se torna imprescindível. A colaboração entre cientistas, engenheiros, gestores e especialistas em ética e privacidade se torna essencial para garantir o uso responsável e eficaz dessas tecnologias.
A gestão de recursos hídricos é um desafio global que requer soluções inovadoras e eficientes. A aplicação de IA e Data Science nessa área oferece um potencial significativo para melhorar a qualidade da água, proteger os ecossistemas aquáticos e garantir a saúde e o bem-estar das comunidades. O monitoramento inteligente, a previsão e modelagem, os sistemas de suporte à decisão e a otimização de processos de remediação são algumas das soluções promissoras proporcionadas por essas tecnologias. Com esforços contínuos de pesquisa e colaboração multidisciplinar, podemos enfrentar os desafios da contaminação da água de forma mais eficaz, criando um futuro sustentável para todos.
Sobre o autor
Marcio Alberto é empresário desde os 13 anos de idade. Fundador e CEO da GeoInovações, também é mestre e doutor em Geociências e Meio Ambiente e especialista em Modelagem Matemática e inovação para gestão inteligente de recursos hídricos. Para saber mais sobre o assunto tratado no artigo, entre em contato através do e-mail [email protected].
