Sistema de Monitoramento Inteligente de Recursos Hídricos na Amazônia com Inteligência Artificial para região do Alto Solimões

O projeto "Sistema de Monitoramento Inteligente de Recursos Hídricos na Amazônia com Inteligência Artificial para região do Alto Solimões" tem como objetivo principal desenvolver modelos preditivos baseados em técnicas de Inteligência Artificial (IA) para estimar os níveis fluviais na região do Alto Solimões, Amazônia, utilizando séries históricas de 20 anos e dados geoespaciais coletados por drones. A iniciativa é financiada pelo CNPq (Edital PRÓ-AMAZONIA – Chamada nº 03/2025, Processo nº 442771/2025-8) e integra a rede de pesquisa RIMASOL (Rede de Investigação em Matemática e Aplicações no Alto-Solimões), em parceria com a Universidade Federal do Pará (UFPA) e a Universidade do Estado do Amazonas (UEA), contando ainda com a colaboração da Universidad Nacional da Colômbia. Contexto e Justificativa A Bacia Amazônica apresenta dinâmica hidrológica complexa, sendo essencial para a vida de milhões de habitantes. Nos últimos anos, a região tem enfrentado eventos climáticos extremos, como a seca histórica de 2024 no Rio Solimões, que atingiu cotas negativas recordes em Tabatinga, provocando isolamento de comunidades e crises de abastecimento. A ausência de ferramentas precisas de previsão limita a capacidade de resposta da defesa civil e das populações ribeirinhas. Nesse contexto, o uso de modelos de Aprendizado Profundo (Deep Learning) surge como abordagem promissora para superar as limitações dos métodos estatísticos tradicionais, oferecendo maior acurácia na predição de cheias e secas. Objetivos Geral: Desenvolver modelos de previsão de níveis fluviais baseados em IA e consolidar a cooperação científica entre UFPA e UEA. Específicos: Implementar algoritmos de redes neurais (LSTM, Transformers) para previsão de séries temporais hidrológicas; Analisar dados de monitoramento geoespacial obtidos por drones; Publicar artigos científicos em coautoria com os pesquisadores da rede RIMASOL; Promover a formação de recursos humanos em nível de graduação na UFPA na área de modelagem matemática e computacional. Metodologia A pesquisa será desenvolvida em etapas: Integração de dados: acesso e tratamento das bases históricas da ANA (Agência Nacional de Águas) e do SO-HYBAM (Observatório da Bacia Amazônica), consolidadas pela coordenação geral (UEA). Modelagem computacional: desenvolvimento e treinamento de redes neurais artificiais utilizando Python e frameworks como TensorFlow e PyTorch, nos laboratórios da UFPA (Laboratory of Mathematical-Statistical Modelling / ICEN). Validação: comparação das previsões dos modelos com os dados observados nas estações fluviométricas da região. Intercâmbio: reuniões quinzenais por videoconferência com a equipe da UEA e visitas técnicas previstas no orçamento aprovado. Resultados Esperados Modelos computacionais capazes de prever com antecedência os níveis dos rios, contribuindo para sistemas de alerta precoce; Publicação de artigos em periódicos especializados e anais de congressos; Formação de alunos de graduação envolvidos nas atividades de iniciação científica; Fortalecimento da rede de pesquisa entre instituições da região Norte; Transferência de tecnologia para órgãos de defesa civil e comunidades locais, por meio de relatórios e plataformas de acesso público. Equipe Envolvida Coordenador local (UFPA): Prof. Dr. Oscar Armando Hernández Morales (Faculdade de Matemática – ICEN, Programa de Pós-Graduação em Matemática e Estatística – PPGME). Pesquisadores parceiros: Prof. Dr. Edilson de Carvalho Filho (UEA – coordenador geral), Prof. Jorge Iván Quintero (Universidad Nacional da Colômbia), Zequias Ribeiro Montalvam Filho (UEA – vice-líder do grupo RIMASOL). Apoio técnico: Edfram Rodrigues Pereira (doutorando ICMC-USP/UFSCAR) – especialista em IA. Discentes de graduação: Alison Souza Nunes, Isaul Carvalho Ferreira, Matheus Muller de Souza, Jeovane Da Silva Rodrigues, Anna Flávia Azevedo dos Santos (UFPA). Financiamento e Duração O projeto conta com recursos aprovados pelo CNPq no valor de R$ 470.640,00. A duração prevista é de 24 meses (4 semestres), com início em janeiro de 2026 e término em dezembro de 2027. Aderência aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) A proposta contribui diretamente para: ODS 6 (Água Potável e Saneamento): gestão sustentável dos recursos hídricos e enfrentamento da escassez; ODS 13 (Ação contra a Mudança Global do Clima): sistemas de alerta precoce e adaptação a eventos extremos; ODS 11 (Cidades e Comunidades Sustentáveis): redução do impacto de desastres sobre populações vulneráveis; ODS 15 (Vida Terrestre): conservação dos ecossistemas de água doce amazônicos. Propriedade Intelectual A produção intelectual será regida pela Lei de Inovação (Lei nº 10.973/2004) e pelas normas do CNPq para projetos em rede. Os direitos serão compartilhados entre as Instituições Científicas e Tecnológicas (ICTs) participantes – UFPA e UEA – mediante acordo específico a ser formalizado, assegurando o reconhecimento autoral e a possibilidade de transferência de tecnologia, conforme as políticas institucionais vigentes. Palavras-chave: Recursos Hídricos; Inteligência Artificial; Monitoramento; Amazônia.