A Inteligência Artificial está sendo utilizada no Distrito Federal para ter melhor previsão de períodos de seca, ajudando no gerenciamento hídrico. A Adasa, Agência Reguladora de Águas, Energia e Saneamento do DF, gerencia os reservatórios e é responsável por analisar os níveis de água e evitar problemas durante a estiagem.

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O monitoramento agora está sendo feito utilizando o serviço na nuvem Microsoft Azure, que traz uma série de vantagens. A Adasa tem utilizado sensores instalados em diferentes pontos para medir os níveis de água em rios e reservatórios. Também calcula índices de chuvas, com medições programadas para serem executadas a cada 15 minutos. Tudo isso para manter uma análise preditiva sobre os próximos períodos secos.

Todas as informações colhidas são enviadas via satélite ao Banco de Dados da agência onde são processados de forma automática e transferidos para uma ferramenta de análise de dados chamada Microsoft Power BI. No software é possível comparar as medidas coletadas em tempo real com outros dados de até 30 anos.

A ação permite avaliar diferentes contextos e perceber tendências, além possibilitar a antecipação de períodos de restrição hídrica. Segundo a Microsoft, suas ferramentas permitem que os especialistas acessem relatórios completos e interativos. No caso da Adasa, sobre reservatórios e rios, com atualização frequente. Caso seja detectado algum dado incomum, um alerta é gerado para que os gestores possam conferir possível problemas.

“Antes de começar a utilizar o Power BI, esse histórico de mais de 30 anos de dados era menos utilizado pela equipe da Adasa, pois não se tratava de um processo automático a sua comparação com novos dados medidos e o seu uso como base de predição de cenários.” diz Geraldo Alves Barcellos, responsável pelo serviço de TI da Adasa

Desde 2009 a Adasa tem instalado sensores em campo para monitorar a chuva, a vazão e os níveis dos reservatórios do Distrito Federal. Contudo, até 2017, só se tinha acesso aos dados quando a equipe ia ao campo, a cada dois ou três meses. A instalação de 16 sensores com transmissão de dados via satélite, associada ao uso do Power BI e de recursos de nuvem permitem a visualização de dados em tempo real e análises preditivas capazes de apoiar a tomada de decisão antes mesmo do período de estiagem no DF.

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