Uma pesquisa da Unesp em Guaratinguetá desenvolveu um modelo de inteligência artificial capaz de estimar dados ausentes na análise da qualidade da água dos rios do Vale do Paraíba, em São Paulo. O estudo utilizou dados da Companhia Ambiental do Estado de São Paulo (Cetesb) de 2013 a 2023 para treinar o sistema, que analisa parâmetros como temperatura, pH e coliformes, elementos essenciais para calcular o Índice de Qualidade da Água (IQA).
A iniciativa surgiu após identificar dificuldades nas coletas durante a pandemia de Covid-19, quando equipes de campo enfrentaram impedimentos para realizar medições. O modelo consegue preencher essas lacunas com erros inferiores a 10%, e uma abordagem que primeiro estima os parâmetros ausentes antes de calcular o índice reduz ainda mais esse erro. Embora a ferramenta não substitua a coleta presencial, ela complementa o monitoramento e pode melhorar a compreensão dos impactos das variações climáticas sobre os rios.
Você já viu alguma situação onde dados ambientais ausentes afetaram decisões locais? Como a tecnologia poderia ter ajudado?