Servidor do Campus JF publica estudo sobre gestão de recursos hídricos com uso de inteligência artificial

O analista em Tecnologia da Informação do Campus Juiz de Fora, Welson de Avelar Soares Filho, é o primeiro autor de um artigo publicado na Revista Mineira de Recursos Hídricos (RMRH) que apresenta uma abordagem inovadora para previsão de vazões utilizando aprendizado de máquina.

Intitulado “Previsão mensal de vazão para o rio Jequitinhonha: uma abordagem por aprendizado de máquina”, o estudo aborda um tema estratégico para o planejamento e a gestão hídrica. A previsão de vazões é fundamental para mitigar riscos socioeconômicos e subsidiar decisões relacionadas ao abastecimento de água, geração de energia e eventos extremos, como secas e cheias.

A pesquisa propõe o uso do algoritmo CatBoost para gerar previsões mensais de vazão (31 dias), a partir de dados diários do rio Jequitinhonha. O modelo foi avaliado por métricas consolidadas, como MAPE, RMSE e KGE, além da construção de intervalos de previsão com 90% de confiabilidade.

Os resultados demonstraram desempenho consistente, com erro percentual médio absoluto (MAPE) de aproximadamente 15,7% e boa capacidade de representação do regime de fluxo do rio. Após ajustes na quantidade de dados utilizados no treinamento, o modelo apresentou melhora no índice KGE, evidenciando potencial para aplicações práticas.

De acordo com os autores, avanços adicionais dependem da ampliação das séries históricas e da otimização de parâmetros do modelo, o que pode elevar a precisão das previsões e reduzir vieses. Ainda assim, o estudo já aponta o aprendizado de máquina como uma ferramenta promissora no apoio à gestão de recursos hídricos.

O trabalho foi desenvolvido em parceria com pesquisadores da Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF): Paula Roberta Souza Carvalho, doutoranda em Engenharia Civil com foco em recursos hídricos; Celso Bandeira de Melo Ribeiro, professor titular da área de Engenharia Sanitária e Ambiental; e Leonardo Goliatt da Fonseca, professor associado com atuação em modelagem computacional e inteligência artificial.

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