💧 E se a IA pudesse alertar sobre a qualidade de um rio justamente quando ninguém conseguiu medi-lo? Pesquisa da Unesp em Guaratinguetá usa inteligência artificial para preencher lacunas no monitoramento do Vale do Paraíba. 🧵

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O modelo foi treinado com dados da Cetesb, disponíveis no Infoáguas, de 2013 a 2023. A proposta é buscar padrões históricos para estimar informações ausentes. Mas uma boa previsão é o mesmo que saber o que está acontecendo no rio agora?

A ideia ganhou força após a pandemia: equipes de campo enfrentaram dificuldades para fazer medições. Faz sentido usar tecnologia em crises — mas por que o monitoramento ambiental ainda pode ficar tão vulnerável quando a coleta presencial para?

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Temperatura, pH e presença de coliformes entram na análise do Índice de Qualidade da Água (IQA). Nos testes, a previsão direta do índice teve erro inferior a 10%. É um resultado promissor, mas qual margem de erro é aceitável quando há saúde pública envolvida?

O ponto crucial: a IA não substitui a coleta real. Ela complementa o trabalho da Cetesb e pode apoiar decisões enquanto dados estão incompletos. A pergunta é: gestores vão usá-la para reforçar a vigilância ou como atalho para investir menos em campo?

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Tecnologia útil não é a que “adivinha” tudo; é a que torna falhas visíveis e ajuda a agir antes que o problema chegue à torneira. Se a IA detecta uma lacuna, o próximo passo deveria ser simples: medir melhor, não medir menos.