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Um projeto de Inteligência Artificial para monitorar eventos climáticos extremos (secas e cheias) na Bacia do Rio Negro foi desenvolvido por alunos bolsistas do projeto Academia Stem da Escola Superior de Tecnologia da Universidade do Estado do Amazonas (EST/UEA).
O desenvolvimento desta ferramenta contribui para o apoio aos tomadores de decisão (poder público) no planejamento de ações para redução e mitigação dos efeitos das secas e enchentes.
Segundo o doutor em Meteorologia e orientador do projeto, Francis Wagner Correia, a bacia do Rio Negro tem sofrido com eventos de enchentes (2012 e 2021) e uma atual seca severa (2023) com impactos diretos nos povos mais vulneráveis na Amazônia, considerada a mais intensa seca registrada nos últimos 104 anos.
“O objetivo do estudo foi desenvolver e avaliar modelos de Aprendizado de Máquina na previsão do nível do rio (cota) para a Bacia Hidrográfica do Rio Negro”, esclareceu o pesquisador.
Aprendizado de máquina consiste em uma área da IA de desenvolvimento de técnicas para construir sistemas que possam adquirir conhecimento de forma automática por meio de dados. “Esses modelos podem ser aplicados em diversos problemas atuais, inclusive para previsão das secas e enchentes para a bacia do Rio Negro”, disse Francis.
O acadêmico de Engenharia da Computação e bolsista do Academia Stem, Alejandro Loureiro, disse que uma das ferramentas úteis para a previsão são os modelos de Inteligência Artificial (IA), pois têm sido muito utilizados com o propósito de solucionar diversos problemas, sejam eles tecnológicos, econômicos e ambientais.
“Com a criação de modelos de inteligência artificial que consigam prever os níveis de cota dos rios, é possível criar planos de mitigação para secas ou enchentes, já que Manaus depende desses rios para várias coisas”, destacou Alejandro.
O professor Francis Wagner explicou ainda que a ferramenta desenvolvida visa apoiar no planejamento e redução das perdas na produção agrícola. Outro benefício para a sociedade consiste no planejamento e redução das perdas na saúde e na educação, bem como no planejamento estratégico das empresas de transporte modal fluvial no Amazonas.
Com o título ‘Previsões hidroclimáticas para a bacia do rio negro utilizando aprendizado de máquina’, o trabalho contou também com a orientação do professor Mário Bessa e com a equipe de sete acadêmicos da área de Engenharia de Computação.
O projeto foi apresentado à sociedade durante a 3nd Amazon Stem Academy Conference – (Asac 23) – 3ª Conferência do Projeto Academia STEM, evento organizado pelo projeto Academia Stem da UEA.
