Inteligência artificial auxiliará projeto a prever qualidade da água em rios da Mata Atlântica

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Iniciativa trará estimativas de até cinco anos para rios de bacias hidrográficas do bioma

Com o objetivo de prever a qualidade da água de rios, lagos, mananciais e bacias hidrográficas, a Fundação SOS Mata Atlântica passará a usar soluções tecnológicas para auxiliar na análise de dados e, assim, oferecer informações do estado atual dos corpos d’água, além de predições do nível de qualidade em um ou até cinco anos, dando insumos para pautas de comitês de bacias hidrográficas e para auxiliar gestores públicos na tomada de decisão quanto à sua preservação. A iniciativa é fruto de parceria da Fundação SOS Mata Atlântica com o programa Microsoft AI for Good (Inteligência Artificial para o Bem) e o parceiro EloGroup.

O programa Observando os Rios conta com 3.500 voluntários e faz coletas mensais em 343 pontos diferentes em 17 estados e no Distrito Federal. Nessas coletas, são analisados 16 parâmetros, dentre eles: temperatura, lixo flutuante, odor, oxigênio e quantidade de peixes. Os dados são, então, encaminhados para o portal do programa Observando Rios, onde a qualidade da água pode ser medida por estado, por bacia hidrográfica, entre outros recortes espaciais; e todos os anos a ONG fornece os resultados anuais no Relatório “O retrato da qualidade da água nas bacias hidrográficas da Mata Atlântica”.

A partir do uso da nuvem e das soluções de data analytics da Microsoft, a Fundação pôde fazer o cruzamento de dados internos datados desde 2003 do Observando Rios e do Aqui tem Mata – iniciativa que traz dados da situação da Mata Atlântica nos municípios, além de bases externas do Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS) – que é preenchido voluntariamente pelas operadoras de saneamento – e do departamento de informática do Sistema Único de Saúde, DATASUS. Dessa forma, a Fundação busca identificar o quanto a área da floresta nativa impacta na qualidade da água; a relação entre investimento em saneamento e a qualidade da água; bem como se há uma relação entre o número de internações e óbitos locais com o estado dos rios.

O próximo passo foi implementar, então, o Azure Machine Learning (aprendizado de máquina), um subconjunto de algoritmos de Inteligência Artificial, para treinar modelos preditivos da qualidade futura da água. O sistema avalia os rios com no mínimo dois anos de dados de coleta e calcula sua pontuação para qualidade da água futura entre 14 (pontuação mínima) e 42 (pontuação máxima), com erro médio de 2,71. Assim, a SOS Mata Atlântica consegue indicar a probabilidade de a qualidade da água estar classificada entre péssima, ruim, regular, boa ou ótima no próximo ano ou em até 5 anos.

Resultados

A sub-bacia Coruripe, por exemplo, apresentou uma melhora na qualidade de 10,6% nos últimos 4 anos – nos seus 2 pontos de coleta ativos nos rios Coruripe e Adriana – e tem previsão de estar classificada como boa até 2021. “Temos uma equipe de voluntários muito engajada na sub-bacia de Coruripe. Com eles, pudemos enxergar efetivamente o resultado do trabalho de coleta de amostras dos rios, bem como o incentivo e a cobrança por tomadas de decisões pelos cidadãos podem auxiliar na melhora da qualidade dos rios próximos a eles. Agora, temos uma oportunidade única de somar os esforços desses voluntários com o poder de análise preditiva da IA, aumentando ainda mais o potencial de contribuição desse projeto para a definição de agendas públicas de saneamento e preservação de mananciais”, comenta Gustavo Veronesi, coordenador do Observando os Rios.

Com a indicação da previsão da qualidade da água nos pontos de observação com os dados históricos – além do próprio acompanhamento de técnicos, pesquisadores e da sociedade –, também se cria mais subsídios para entender os fatores que exercem maior peso em relação à medição da qualidade da água.