Estudante cria estação meteorológica no quintal de casa
A pesquisa “Estação Meteorológica Sustentável Aplicada com IoT e Machine Learning” foi premiada como destaque na grande área de exatas pelo ENCUCA, iniciativa que une o Simpósio Internacional de Pesquisa e o Encontro de Iniciação Científica do Centro Universitário de Brasília (CEUB). A premiação foi destinada ao estudante de Engenharia de Computação Thomas Alexandre da Silva, que desenvolveu uma estação meteorológica no quintal de casa, estando conectada diretamente à rede Wi-Fi doméstica. O projeto foi financiado pelo CEUB em seu Programa de Iniciação Científica (PIC).
O estudante de 23 anos, juntamente com o seu orientador William Malvezzi, montou um sistema eficaz de monitoramento de clima e tempo, bem como previsões meteorológicas das próximas 24 horas. De acordo com Thomas, os dados da estação são atualizados a cada 10 minutos e o histórico armazenado já se estende por mais de um ano. “Algumas das grandezas previstas atingem uma exatidão acima de 90% e são computadas em menos de 11 segundos, a qualquer hora do dia”, explica.
O projeto de baixo custo, apenas R$ 1.500, apresenta alto potencial para a agricultura, sobretudo no segmento dos pequenos negócios. Através do sistema web da estação, é possível monitorar os dados captados de qualquer lugar que tiver acesso à internet, pois os dados são armazenados em nuvem. A estação está ativa e funciona há mais de um ano no jardim da residência do estudante universitário, sem a necessidade de manutenção ou intervenção manual. Dentre alguns dos dados monitorados estão: temperatura, umidade, pressão atmosférica, velocidade e direção eólica, irradiância ultravioleta e pluviometria.
Nomeado de “THOM-32 ou THOM’s Hydroclimatical and Observable-wheater Monitor – 32bits (Monitor hidroclimático e de clima observável do Thom, em tradução livre)”, a estação “pode ser empregada tanto no ramo do agronegócio como em pesquisas correlatas à necessidade de dados meteorológicos”, garante Thomas.
William Malvezzi destaca que a proposta do trabalho é que uma resposta à necessidade de conhecer as condições climáticas de uma microrregião, ou seja, conhecer o microclima de cada local. “Isso pode ajudar em muitos aspectos da agricultura, como, por exemplo, poder trabalhar com a previsão de umidade, chuva e temperatura. Imagina você poder prever se vai chover no dia programado para um plantio ou uma colheita. O trabalho, desenvolvido por meio da inteligência artificial e da ciência de dados, faz a previsão do clima futuro”, explica o professor.
O estudante, que se forma no final deste ano, ressalta que o projeto será patenteado. Ele afirma que deseja expandir para mais pesquisas do segmento, como no mestrado. “Quero direcionar meu trabalho para o projeto de conclusão de curso e avançar em mais projetos científicos que possam democratizar o acesso do pequeno agricultor com ferramentas ágeis e acessíveis”, completa.
