Universitário do DF cria estação meteorológica que prevê chuva em 24h
Estudante de engenharia da computação, Thomas Alexandre da Silva, 23 anos, ganhou prêmio de melhor PIC do CEUB, na área de exatas, em 2021
atualizado
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Criador de uma estação meteorológica quase a nível profissional, o estudante de engenharia da computação do Centro Universitário de Brasília (CEUB) Thomas Alexandre da Silva, 23 anos, começou a bolar os esquemas da engenhoca em abril de 2020. O universitário levou cerca de um ano para desenvolver e construir o Projeto de Iniciação Científica (PIC) que, inicialmente, ficaria em seu quarto. O equipamento fica atualmente no quintal da casa dos pais do jovem, no Setor de Mansões de Taguatinga.
Capaz de traçar as previsões climáticas das próximas 24 horas, com 93% de acerto em algumas das medidas, o dispositivo premiado possui um mastro anemométrico de mais de 5 metros de altura e sensores para captações do tempo. Ele é alimentado por painéis fotovoltaicos — responsáveis pela autonomia do aparelho — e custou cerca de R$ 1,5 mil para ser construído. A estação avalia o comportamento do microclima da região.
O projeto de Thomas competiu com outros PICs no CEUB e foi escolhido, por unanimidade, como melhor de 2021, da área de ciências exatas. A banca avaliadora é composta por docentes internos, professores de outros centros de ensino superior do DF, bem como de outros estados. O aparato foi, inclusive, levado para ser apresentado em um simpósio na Universidade de Brasília (UnB), onde ganhou menção honrosa.
“No início, a priori, ela ficava disposta no meu quarto. Ficava acompanhando os dados por um painelzinho de LCD, fazia testes, ficava de madrugada tentando corrigir alguma coisa, subia nova versão do código. Então fiquei monitorando durante vários meses no meu quarto para, só então, a gente poder transpô-la à captação de dados reais [no quintal da casa dos meus pais]”, explica.
Autônoma e inteligente, a máquina é operada remotamente pelo estudante que está há quase um ano sem fazer intervenções manuais no dispositivo.
William Malvezzi, 55 anos, coordenador do curso de ciência de dados e orientador do projeto, aponta que a máquina pode ser utilizada para solucionar problemas no setor agrônomo.
“Imagina que você tem uma lavoura e você queira fazer o plantio. Eu não sei se vai chover amanhã, não sei se vai continuar úmido, não sei se vai dar geada. Uma estação comum tem sensores e captura dados. Esses dados [então] são trabalhados por aqueles que recebem esses dados [meteorologistas]. A estação meteorológica que ele fez não é assim. Ela captura os dados, interpreta esses dados, cria um modelo e faz a previsão. Aí que está a diferença”, explica o docente.
“Estações meteorológicas profissionais, muitas delas, custam até R$ 10 mil reais. Isso não está dentro do orçamento de um pequeno agricultor, mas talvez R$ 1,5 mil esteja. A gente tenta democratizar o acesso a esse tipo de tecnologia”, acredita Thomas.
O que ela prevê
Além da estação, o estudante também é responsável pelo desenvolvimento do sistema de disposição dos dados captados e processados pela máquina a partir do microclima em que está inserida.
Segundo o Ministério de Minas e Energia, o microclima é uma área relativamente pequena cujas condições atmosféricas diferem da zona exterior. Em cenários urbanos, as construções e emissões de poluentes atmosféricos dão origem ao aumento da temperatura, tal como da composição natural do ar, provocando diferenças de temperatura, composição da atmosfera, umidade e precipitação, entre outros componentes do clima.
Batizado de THOM-32 ou THOM’s Hydroclimatical and Observable-wheater Monitor – 32bits (Monitor hidroclimático e de clima observável do Thom em tradução livre), o software desenvolvido é capaz de mensurar e prever o comportamento de grandezas meteorológicas, como: temperatura, umidade, pressão, índice de calor, ponto de orvalho, temperatura de bulbo úmido, índice de evaporação, radiação ultravioleta, índice pluviométrico diário e probabilidade de chuva diária. Veja o desempenho das previsões da estação:
Como é feita a medição
“No início, a gente começou utilizando modelos estatísticos ─ modelos monovariados. Acontece que nenhuma variável meteorológica trabalha sozinha. Existe uma forte correlação bidirecional entre todas elas. Então a umidade tinha que conversar com a temperatura, que tinha que conversar com a irradiância, etc. Daí a única forma que a gente viu foi migrar para o deep learning e redes neurais”, conta Thomas.
Segundo o especialista em tecnologia Augusto Ferronato, a modelagem utilizada na construção dos algoritmos é baseada no cérebro humano. “O sistema usa uma rede mais complexa de algoritmos para resolver o problema e conseguir processar dados de vários níveis. É um pouco mais profundo que o machine learning ─ modelo matemático usando algoritmos para executar um série de tarefas sem necessariamente estar explicitamente programada. Ele se autoalimenta e reaprende igual ao cérebro”, explica.
Ao ouvir sobre o projeto, o especialista idealizou um possível novo uso para o serviço da estação. “Constrói-se uma em todas as regiões do DF, e, durante uma obra de asfalto, por exemplo, seria mais fácil transferir o serviço para outra área caso ela acusasse chuva em determinada região. É um serviço que gera bem estar para população, não atrasa a obra e traz eficiência no gasto do governo”, aponta.
Próximos passos
O estudante já afirma que a invenção fará parte do seu trabalho de conclusão de curso na graduação (previsto para o fim deste ano) e pensa em levar o modelo para um futuro mestrado. Também deu entrada no processo registro de patente dos objetivos da estação meteorológica e da maneira como fez isso.
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