Modelagem Preditiva para Gestão de Recursos Hídricos via IoT

A gestão de recursos hídricos é um dos maiores desafios técnicos do século XXI. No Brasil, a utilização de redes de sensores de baixo custo (LoRaWAN) permitiu o monitoramento em tempo real de bacias hidrográficas anteriormente inacessíveis.

Metodologia de Coleta

Foram instalados 150 nós de sensores medindo turbidez, nível e vazão. Os dados são transmitidos via gateway para um modelo de rede neural recorrente (RNN) que prevê picos de cheia com 12 horas de antecedência.

Os resultados iniciais mostram uma precisão de 88% nas previsões, permitindo uma gestão proativa das comportas e alertas de segurança para populações ribeirinhas.