Tecnologias capazes de detectar enchentes já são implantadas em países como a Inglaterra, onde o transbordamento de rios é sazonal. Pensando em como esses fenômenos são comuns no Brasil, o pesquisador Jó Ueyama, do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, desenvolveu sensores capazes de detectar enchentes, aferindo grandezas como a altura da água e a pressão.
A implementação desse sistema, chamado de e-NOE, passou por estudos de caso realizados em cidades do interior de São Paulo, os quais foram bem-sucedidos. A partir disso, esses sensores foram ganhando novas funções, como a de detectar o nível de poluição dos rios. Mais recentemente, o foco dos pesquisadores Thiago Costa e Gustavo Furquim, que continuam esses estudos, é a previsão, já que “ao invés de dizer que ocorreu uma enchente em algum lugar, é melhor você ser uma espécie de guru para dizer ‘olha, ali daqui a cinco minutos vai encher’. Isso é mais valioso porque é possível evacuar as regiões afetadas e evitar tantas perdas materiais”, segundo o pesquisador.
Esta edição do podcast Momento Tecnologia busca entender como esse sistema funciona e aborda as novidades da pesquisa, como o uso de técnicas de machine learning, computação em nuvem e mineração de dados para os sensores por meio de redes sociais, como o Twitter. Além disso, os especialistas contam o processo de aplicação desses recursos em São Paulo e também em Santa Catarina, e explicam quais são seus benefícios para a sociedade.
Ficha técnica
Reportagem e apresentação: Laura Alegre
Edição de Áudio e Sonorização: Beatriz Juska
