Marco Túlio Chella
20/11/2017

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Em artigo anterior (Cidades inteligentes: “big data” e “small action”) discutimos o desafio que é a apropriação de tecnologias existentes para desenvolver projetos que gerem impacto na sociedade.

Dentro do contexto de cidades inteligentes, a previsão de desastres e acidentes em áreas urbanas cada vez mais próximas dos limites de mobilidades e ocupação, significa salvar vidas e evitar enormes prejuízos financeiros.

Um grande número de cidades brasileiras, ao chegar o período das chuvas, tem que lidar com enchentes e deslizamentos, sendo comum ver nos noticiários relatos de perdas de vida, pessoas desabrigadas, trânsito interrompido, entre outros transtornos. As ações do poder público são mais medidas imediatas para as situações de desastre.

Do ponto de vista de prevenção, a solução tradicional compreende o uso de caríssimas estações de radar e imagens de satélites. Os dados gerados por essas fontes são analisados por meteorologistas e, eventualmente, disparados alertas para população e autoridades.

A facilidade de acesso a processos de fabricação digital, como impressoras a laser e corte laser, componentes eletrônicos com recursos de comunicação, e acesso de baixo custo a armazenamento e processamento em nuvem, tem favorecido o surgimento de projetos que propõem soluções para melhorar a vida em nossas cidades.

Um exemplo de projeto que trata o problema de enchentes e deslizamentos, é o proposto pela startup brasileira Pluvi.On [2]. A solução se baseia em pluviômetros tradicionais, um instrumento que mede a quantidade de precipitação de chuva e já utilizado há muitos anos por órgãos como Defesa Civil.

O diferencial do pluviômetro da Pluvi.On é a tecnologia agregada. O pluviômetro é constituído por uma caixa de acrílico e uma peça chamada bucket, que lembra uma gangorra com dois pequenos recipientes que recebem a água da chuva. Quando um dos recipientes enche, o peso da água faz a gangorra tombar para o lado, expondo o outro recipiente. Como o volume do recipiente é conhecido, com alguns cálculos e calibração é possível determinar a precipitação. Um módulo com sensor registra o movimento do bucket, calcula a precipitação e envia para um sistema armazenado na nuvem. Os dados gerados, após análise, geram relatórios e alertas. O acesso aos dados e alertas pela comunidade se dá pelo São Pedro, um bot para o aplicativo de comunicação Telegram.

Inspirado no movimento DIY (Do It Yourself) e licenças de software e hardware aberto, a Pluvi.on disponibiliza todos os documentos do projeto incluindo arquivos para corte laser, impressão 3D, circuitos eletrônicos e código fonte do firmware [3,4]. Com esse material, qualquer pessoa pode construir seu pluviômetro e incluí-lo na rede.

Sabendo como as soluções do poder público são de longo prazo e geralmente caríssimas, a Pluvi.on oferece um exemplo de que é possível resolver problemas, envolvendo toda a comunidade e com custos reduzidos. Vamos torcer para que outras iniciativas semelhantes sigam esse caminho.

[1] Crédito da imagem:  Pluvi.On, Foto Divulgação. URL: http://www.redbullstation.com.br/residencia-hacker-conheca-o-projeto-pluvi-on/.

[2] Pluvi.On. URL: https://www.pluvion.com.br/. Acesso: 16 de novembro (2017).

[3] Pluvi.On. Instructables: Pluvi.On – Pluviômetro De Baixo Custo. URL: http://www.instructables.com/id/PluviOn-Pluvi%C3%B4metro-De-Baixo-Custo/. Acesso:  16 de novembro (2017).

[4]Github Pluvi.On. URL: https://github.com/pluvion/community/. Acesso:  16 de novembro (2017).

Como citar este artigo: Marco Túlio Chella. Previsão do tempo com rede de sensores. Saense. URL: http://www.saense.com.br/2017/11/previsao-do-tempo-com-rede-de-sensores/. Publicado em 20 de novembro (2017).

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