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O que IoT tem a ver com chuva? Conheça as estações meteorológicas!

Nos últimos 30 dias, o termo de busca ‘chuva em BH neste momento’, no Google, cresceu mais de 4.850%, isso durante o mês em que o estado de Minas Gerais mais sofreu as consequências das chuvas de verão. Ainda como resultado desses estragos, a procura por ‘alagamento SP’ aumentou em mais de 18.700% entre os dias 9 e 10 de fevereiro, período em que muitos pontos da cidade estiveram em baixo d’água e o comércio da cidade de São Paulo enfrentou um prejuízo estimado em R$ 110 milhões, segundo a FecomercioSP.

As porcentagens de crescimento chegam a assustar e se repetem em padrões semelhantes em todas as áreas que enfrentaram fortes chuvas durante o verão, incluindo o Espírito Santo e a Bahia. Por causa dos riscos de alagamentos e desmoronamentos, é nessa estação do ano que a Defesa Civil (199) e o Corpo de Bombeiros (193) mais trabalham, principalmente, socorrendo vítimas de desastres ambientais.

Estações meteorológicas, de baixo custo, podem ajudar no aperfeiçoamento das previsões do tempo (Foto: Divulgação/ Pluvi.On)

Tem solução?  

“Aqui no Sudeste, por exemplo, a época de verão chega com pancadas de chuva mais fortes, o que gera alagamentos e deslocamentos de terra. Este é um problema recorrente e todos os anos acompanhamos o mesmo padrão”, explica Diogo Tolezano, engenheiro formado pela Escola de Engenharia Mauá e co-fundador da startup Pluvi.On.

Fundada em 2016, a Pluvi.On busca soluções para esse “padrão não resolvido” e que, segundo seu fundador, “muito pouco é feito para solucionar a questão das chuvas.” Por isso mesmo, Tolezano e sua equipe desenvolvem estações pluviométricas, de baixo custo, com tecnologia nacional, que ajudam as cidades a se tornarem mais inteligentes e melhoram as previsões localizadas do tempo, turbinando os algoritmos com os dados coletados. A equie também desenvolveu um chatbot de alerta para áreas de risco, em São Paulo.

Com sensores pensados para Internet das Coisas (IoT) e o incentivo da cultura maker em projetos Open Source, a startup integra o United Smart Cities LAB, que ajuda a criar indicadores para cidades inteligentes da Onu. Além disso, possui mais de 200 estações meteorológicas instaladas em nove estados brasileiros. Sendo que “para 2020, a ideia é romper a barreira de 1.000 estações”, explica Tolezano sobre os próximos passos da startup. Inclusive, a primeira estação feita, para prova de conceito, tem seu projeto aberto.

Coleta de dados

Para dar conta de um país como o Brasil ou ainda de uma cidade complexa como São Paulo, são necessárias muitas estações meteorológicas espalhadas pela região, afinal são elas as responsáveis por criar os dados que serão trabalhados nas previsões. Atualmente, os equipamentos da Pluvi.On estão em sete estados brasileiros, totalizando mais de 160 estações em funcionamento.

Sobre a importância dessas estações de coleta, Tolezano explica que “os equipamentos são instalados em diferentes pontos da localidade de onde se quer colher os dados. A partir deles, é possível então medir a intensidade da chuva, a velocidade dos ventos, a umidade do ar e até mesmo calcular a probabilidade de uma enchente no entorno, por exemplo.” Nesses equipamentos, também é possível conectar até mais seis sensores, como o nível de radiação solar e umidade do solo.

Um dos fundadores da startup Pluvi.On, Diogo Tolezano comenta as dificuldades para o levantamento de dados meteorológicos no país (Foto: Divulgação/ Pluvi.On)

Entre as áreas já monitoradas pela startup está a Rodovia Tamoios, que liga o litoral norte paulista ao Vale do Paraíba, e é conhecida pelo seu tráfego intenso, de cerca de 2,3 milhões de veículos trimestralmente. Ali, a equipe tem capacidade de emitir sinais de alerta, em caso de chuva forte na estrada. Para cobrir uma área, a recomendação é que se tenha uma estação meteorológica a cada 5 km quadrados.

Durante os quatro anos de operação, “o que nós já conseguimos demonstrar é que a chuva tem um comportamento muito local, principalmente, as chuvas de verão, que são as convectivas. Por causa desse comportamento muito localizado, é difícil trabalhar com uma previsão do tempo que me diga: ‘olha, vai chover na cidade’. Às vezes, está chovendo em algum ponto específico [esse movimento é conhecido como hiperlocalidade]”, comenta Tolezano.

“Apesar de o clima ser o sistema mais caótico que existe no mundo, existem alguns padrões dentro dele. Como entendemos e interpretamos melhor esses padrões? Por meio de dados”, explica o fundador da startup sobre os desafios em construir e captar informações novas.

Quanto a traçar o comportamento das chuvas, ainda são necessários mais dados históricos que auxiliem no estudo de uma região específica. “Durante a pesquisa sentimos muito a falta de dados meteorológicos no país. Apesar de existirem várias redes federais e municipais, é uma quantidade muito pequena e o acesso é muito difícil a esses dados”, afirma Tolezano. Ainda há um agravante: a descentralização dessas informações.

Inspiração direta do Japão

Para o desenvolvimento das estações meteorológicas e das medições hiperlocalizadas, a Pluvi.On se inspirou em uma invenção japonesa, uma película que era colocada nos vidros de carros para se mapear radiação no país. Isso aconteceu após o vazamento da usina de Fukushima, no Japão. Também open source — com livre distribuição e replicação —, a tecnologia desmentiu o governo, que minimizava os riscos de radiação no território.

Na Singularity Universe, nos Estados Unidos, a equipe da startup conheceu os responsáveis pela criação do Projeto Safecast. Como Tolezano explica, “eles criaram um medidor de radiação de baixo custo e os implementaram nas janelas dos carros. Com a grande circulação de carros, em três meses de experimento, eles tinham o mapeamento real do risco no país inteiro — que inclusive levou o Governo a vir a público para assumir as responsabilidades.”

A partir do experimento de sucesso, Tolezano se questionava sobre a possibilidade de usar as mesmas tecnologias, como IoT, no Brasil, para lidar com outro problema pouco conhecido, mas muito presente para os brasileiros: as crises hídricas e a questão das chuvas. A partir de entãto, desde que foi fundada, em 2016, a Pluvi.On optou por usar a tecnologia para entender o padrão das chuvas e antecipar, principalmente, os alertas de risco, com melhor precisão.

Estações meteorológicas de baixo custo ajudam em previsões do tempo cada vez mais precisas (Foto: Divulgação/ Pluvi.On)

A previsão do tempo que dá essa antecedência é um modelo baseado em equações dinâmicas da física, ou seja, ele precisa de muitos dados para também melhorar sua resposta. A respeito disso, Tolezano comenta: “posso disparar o alerta com alguns dias de antecedência, no dia ou no momento, há toda uma escala de tempo para trabalhar. Mas também existem chuvas imprevisíveis. Existe, porque o sistema é caótico, mas com mais dados e melhor monitoramento, nos conseguimos reduzir bastante essa imprevisibilidade.”

Financiamento coletivo: São Pedro bot

Via Benfeitoria, um site para campanhas de financiamento coletivo, a Pluvi.On arrecadou cerca de R$ 95.000,00, em 2019, para a elaboração de um chatbot (para bate-papo online com respostas autônomas) para o monitoramento de cinco comunidades na cidade de São Paulo, bastante afetadas por enchentes, e envio de alertas de chuva forte antecipados para os moradores dessas regiões.

Desde dezembro do ano passado em funcionamento, Tolezano explica que “funciona como um amigo doFacebook Messenger. A ideia é que as pessoas adicionem e possam perguntar se vai chover, se as chuvas serão fortes, qual a previsão.” Para isso, trabalham em parcerias com organizações sociais do entorno e com a defesa civil.

A partir dos aprendizados coletados nesse experimento controlado, já que apenas os moradores das regiões são orientados a usar, esperam ainda abrir a ferramenta para outras áreas, em que já possuem o monitoramento climático.

Desafios para desenvolver no país

Entre as dificuldades de ser uma startup da área de tecnologia, Tolezano destaca: “Há um componente que dificulta mais as coisas, o hardware, já que as dificuldades de se trabalhar com produtos, no Brasil, são os ciclos de desenvolvimento. Ás vezes, precisamos testar um único componente e ele demora de 15 a 20 dias para chegar. Aí, após os testes, você percebe que não era bem esse aparelho, ou seja, agora terá de esperar mais 15, 20 dias para chegar um outro.”

Todo esse tempo gasto gera um ciclo de desenvolvimento mais longo, além de um custo mais elevado para a inovação, fora a questão quase obrigatória das importações de peças. Por exemplo, “componentes de centavos de dólares chegam aqui, por conta de todos os impostos, na casa de dezenas de reais”, comenta Tolezano sobre desafios que podem até impedir o nascimento e o crescimento de empresas da área de tecnologia. Agora, com um problema de software, o fundador da startup garante ser bem mais simples o processo, afinal “é possível varar a noite e resolver a questão”, como todo bom desenvolvedor já fez.

Por Canaltech

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